给出上述代码的时间复杂度和空间复杂度
时间: 2024-02-18 08:47:31 浏览: 67
算法的时间复杂度和空间复杂度
时间复杂度:
1. 对于 `tokenizer` 的初始化,时间复杂度为 $O(1)$。
2. 对于 `model` 的初始化,时间复杂度取决于模型的参数量和结构,通常为 $O(n)$,其中 $n$ 表示模型参数的数量。
3. 对于生成回复的过程,需要进行 `tokenizer` 的编码和解码,以及输入输出的前向传播计算。假设输入对话的长度为 $m$,模型最大生成回复的长度为 $k$,则时间复杂度为 $O(m + k)$。
因此,整个代码的时间复杂度为 $O(n + m + k)$。
空间复杂度:
1. `tokenizer` 和 `model` 的初始化都需要占用一定的内存空间,其中 `tokenizer` 占用的空间与词汇表大小有关,而 `model` 占用的空间与模型参数量有关。假设 `tokenizer` 占用的空间为 $O(v)$,其中 $v$ 表示词汇表大小,`model` 占用的空间为 $O(p)$,其中 $p$ 表示模型参数量,则初始化的空间复杂度为 $O(v + p)$。
2. 在生成回复的过程中,需要占用一定的空间存储输入对话和生成的回复,假设输入对话的长度为 $m$,模型最大生成回复的长度为 $k$,则空间复杂度为 $O(m + k)$。
因此,整个代码的空间复杂度为 $O(v + p + m + k)$。
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