代码添加注释
时间: 2023-08-08 09:09:34 浏览: 40
好的,以下是一些可能有用的注释:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
# 导入必要的库
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
# 加载预训练的 GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel 模型
def generate_text(prompt, length=50):
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
model.eval()
with torch.no_grad():
outputs = model(input_ids)
# 预测下一个单词的分布
predictions = outputs[0]
# 获取下一个单词的 id
next_token = torch.argmax(predictions[0, -1, :]).item()
# 将下一个单词的 id 添加到输入中
input_ids = torch.cat([input_ids, torch.tensor([[next_token]]).to(torch.int64)], dim=1)
# 重复上述步骤,直到生成指定长度的文本
for i in range(length-1):
outputs = model(input_ids)
predictions = outputs[0]
next_token = torch.argmax(predictions[0, -1, :]).item()
input_ids = torch.cat([input_ids, torch.tensor([[next_token]]).to(torch.int64)], dim=1)
# 使用 tokenizer 将 id 转换回文本
return tokenizer.decode(input_ids[0], skip_special_tokens=True)
# 定义一个函数,用于生成文本
# prompt: 给定的文本前缀
# length: 生成文本的长度(单位:单词数)
print(generate_text('Hello, how are', length=20))
# 打印生成的文本
```