能否将上述代码优化成简单易懂的代码
时间: 2023-12-22 18:05:29 浏览: 33
当然可以,以下是对代码进行简化和注释的版本:
```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载预训练模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-large")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-large")
# 与 AI 进行对话
def chat_with_AI():
# 设置回答的最大长度和重复惩罚系数
max_length = 100
repetition_penalty = 1.2
# 输入用户的问题
user_input = input("You: ")
# 将用户输入的文本进行分词并编码成整数序列
input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
# 使用预训练模型生成 AI 的回答
bot_output = model.generate(input_ids, max_length=max_length, repetition_penalty=repetition_penalty)
# 将 AI 的回答解码成文本并输出
bot_reply = tokenizer.decode(bot_output[0], skip_special_tokens=True)
print("AI: " + bot_reply)
# 进入对话循环
while True:
chat_with_AI()
```
这个版本的代码主要是将原来比较繁琐的代码进行了简化和注释,使得更容易理解和使用。