transformers.Trainer.train()保存的模型文件如何导入

可以使用`transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained()`方法来导入`Trainer.train()`保存的模型文件。具体步骤如下：

1. 首先，加载模型架构和预处理器

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mymodel/")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mymodel/")

这里假设模型文件夹名为`mymodel`，并且包含了`config.json`和`pytorch_model.bin`两个文件。

2. 然后，使用加载的模型和预处理器来生成新的文本

input_text = "你想让我回答什么问题？"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

这里使用了`generate()`方法来生成新的文本，其中`max_length`参数指定了生成文本的最大长度，`do_sample`参数指定是否使用采样的方法来生成文本，`output`是一个PyTorch张量，需要使用`decode()`方法将其转换为可读的文本。

这样就可以将`Trainer.train()`保存的模型文件导入，并使用它来生成新的文本了。