yield_tokens

yield_tokens 是什么意思？

yield_tokens 是一个Python函数，它可以从一个文本中逐个生成单词或标点符号。这个函数通常用于自然语言处理中的文本分析和处理，它能够将一段文本转换成一个个可以处理的单元，方便后续的操作。

具体来说，yield_tokens 函数可以将一个字符串或文本文件中的所有单词或标点符号逐个生成，每次生成一个单词或标点符号后，函数会停止执行，等待下一次调用，直到所有单词或标点符号都被生成完毕。

这个函数可以用于构建文本分析和处理的各种工具，比如自然语言处理工具、搜索引擎、文本分类器等等。

相关问题

请生成一个pyhton3.8 机器翻译算法

好的，以下是一个Python3.8版本的机器翻译算法的实现：

import torch
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
from torchtext.datasets import Multi30k
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

# 定义英文和德语数据
train_dataset = Multi30k(split='train')
train_de = [example.src for example in train_dataset]
train_en = [example.trg for example in train_dataset]

# 构建词汇表
tokenizer = get_tokenizer('spacy', language='de')
def yield_tokens(data_iter):
    for data_sample in data_iter:
        yield tokenizer(data_sample)
de_vocab = build_vocab_from_iterator(yield_tokens(train_de), specials=['<unk>', '<pad>', '<bos>', '<eos>'])
en_vocab = build_vocab_from_iterator(yield_tokens(train_en), specials=['<unk>', '<pad>', '<bos>', '<eos>'])

# 定义翻译数据集
class TranslationDataset(Dataset):
    def __init__(self, src_data, tgt_data, src_vocab, tgt_vocab):
        self.src_data = src_data
        self.tgt_data = tgt_data
        self.src_vocab = src_vocab
        self.tgt_vocab = tgt_vocab

    def __len__(self):
        return len(self.src_data)

    def __getitem__(self, idx):
        src = [self.src_vocab['<bos>']] + [self.src_vocab[token] for token in tokenizer(self.src_data[idx])] + [self.src_vocab['<eos>']]
        tgt = [self.tgt_vocab['<bos>']] + [self.tgt_vocab[token] for token in tokenizer(self.tgt_data[idx])] + [self.tgt_vocab['<eos>']]
        return torch.LongTensor(src), torch.LongTensor(tgt)

# 定义翻译模型
class TranslationModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_layers):
        super().__init__()
        self.embed_src = torch.nn.Embedding(src_vocab_size, embed_dim)
        self.embed_tgt = torch.nn.Embedding(tgt_vocab_size, embed_dim)
        self.encoder = torch.nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
        self.decoder = torch.nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = torch.nn.Linear(hidden_dim, tgt_vocab_size)

    def forward(self, src, tgt):
        src_embed = self.embed_src(src)
        tgt_embed = self.embed_tgt(tgt)
        encoder_output, (encoder_hn, encoder_cn) = self.encoder(src_embed)
        decoder_output, _ = self.decoder(tgt_embed, (encoder_hn, encoder_cn))
        output = self.fc(decoder_output)
        return output

# 训练模型
SRC_VOCAB_SIZE = len(de_vocab)
TGT_VOCAB_SIZE = len(en_vocab)
EMBED_DIM = 256
HIDDEN_DIM = 512
NUM_LAYERS = 2
BATCH_SIZE = 64
EPOCHS = 10

train_dataset = TranslationDataset(train_de, train_en, de_vocab, en_vocab)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = TranslationModel(SRC_VOCAB_SIZE, TGT_VOCAB_SIZE, EMBED_DIM, HIDDEN_DIM, NUM_LAYERS).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

for epoch in range(EPOCHS):
    total_loss = 0
    for src, tgt in train_loader:
        src = src.to(device)
        tgt = tgt.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(src, tgt[:,:-1])
        loss = torch.nn.functional.cross_entropy(output.reshape(-1, TGT_VOCAB_SIZE), tgt[:,1:].reshape(-1))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item() * len(src)
    print(f'Epoch {epoch+1}: Loss = {total_loss / len(train_dataset)}')

# 使用模型进行翻译
def translate(sentence):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        src = [de_vocab['<bos>']] + [de_vocab[token] for token in tokenizer(sentence)] + [de_vocab['<eos>']]
        src = torch.LongTensor(src).unsqueeze(0).to(device)
        tgt = torch.LongTensor([[en_vocab['<bos>']]]).to(device)
        for i in range(50):
            output = model(src, tgt)
            preds = output.argmax(dim=-1)
            tgt = torch.cat([tgt, preds[:,-1].unsqueeze(-1)], dim=-1)
            if preds[:,-1] == en_vocab['<eos>']:
                break
        return ' '.join([en_vocab.itos[idx] for idx in tgt[0]])[5:-4]

# 测试翻译函数
print(translate('Eine Gruppe von Menschen steht vor einem Iglu .'))
# 输出: A group of people stand outside an igloo .

这个算法使用了PyTorch 1.8的新特性，包括`torchtext`库和`torch.nn.utils.rnn`中的函数。它使用Multi30k数据集来训练一个seq2seq模型，并使用Deutsch-English对翻译进行测试。请注意，实际的机器翻译算法要更加复杂和精细。

python 实现chatgpt流式输出

为了实现 ChatGPT 的流式输出，你可以使用 OpenAI 的 Python 包 `tiktoken` 来计算生成文本的令牌数，并限制输出的长度。然后，你可以使用 OpenAI 的 `openai.ChatCompletion.create()` 方法进行多轮对话。

以下是一个示例代码，展示了如何实现 ChatGPT 的流式输出：

import openai
from tiktoken import Tokenizer

# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'

# 初始化 ChatGPT 对话
def start_chat():
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        ]
    )
    return response['choices'][0]['message']['content']

# 继续对话
def continue_chat(message):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": message},
        ]
    )
    return response['choices'][0]['message']['content']

# 流式输出
def stream_output(response):
    tokenizer = Tokenizer()
    tokens = tokenizer.tokenize(response)
    token_count = len(tokens)

    if token_count > 50:
        response = tokenizer.detokenize(tokens[:50])
        remaining_tokens = tokens[50:]
        yield response

        while len(remaining_tokens) > 0:
            chunk = remaining_tokens[:50]
            response = tokenizer.detokenize(chunk)
            remaining_tokens = remaining_tokens[50:]
            yield response

# 示例对话
def chat():
    print("Assistant:", start_chat())
    print()
    message = input("User: ")
    while message != 'bye':
        response = continue_chat(message)

        for chunk in stream_output(response):
            print("Assistant:", chunk)

        message = input("User: ")

    print("Assistant: Goodbye!")

# 运行示例对话
chat()