pddlenlp中ernie-gen模型使用的代码

以下是使用PaddleNLP中的ERNIE-GEN模型进行文本生成的示例代码：

import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddlenlp.transformers import ErnieGenTokenizer, ErnieForGeneration

# 加载模型和分词器
model = ErnieForGeneration.from_pretrained('ernie-gen-base-en')
tokenizer = ErnieGenTokenizer.from_pretrained('ernie-gen-base-en')

# 输入文本
prompt = "The quick brown fox jumps over the"

# 把文本转换成模型可接受的格式
input_ids = tokenizer(prompt)['input_ids']
input_ids = paddle.to_tensor(input_ids).unsqueeze(0)

# 生成文本
max_len = 50
temperature = 1.0  # 控制生成的随机程度
top_k = 5          # 控制生成的多样性
top_p = 0.95       # 控制生成的多样性
generated_ids = model.generate(
    input_ids=input_ids,
    max_length=max_len,
    temperature=temperature,
    top_k=top_k,
    top_p=top_p,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    eos_token_id=tokenizer.sep_token_id,
    bos_token_id=tokenizer.cls_token_id)

# 把生成的文本转换成人类可读的格式
generated_text = tokenizer.convert_ids_to_string(generated_ids[0].numpy())
generated_text = generated_text.replace(prompt, '').strip()

print(generated_text)

这段代码会使用ERNIE-GEN模型生成以"The quick brown fox jumps over the"开头的50个字符的文本。可以通过调整temperature、top_k和top_p参数来控制生成的随机程度和多样性。