上述代码中加载微博用户文本语料数据那部分，而我是直接把微博用户文本语料数据存储在了txt文件中，一条占一行，所以我想直接加载txt文件，能帮我对上述代码做一下相应的修改吗

当然可以帮您对代码进行修改。下面是将txt文件中的微博用户文本数据加载到模型中的代码：

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from transformers import PreTrainedTokenizerFast

class WeiboDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_path, tokenizer):
        self.file_path = file_path
        self.tokenizer = tokenizer
        self.examples = []
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                line = line.strip()
                if line:
                    self.examples.append(line)

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

    def __getitem__(self, index):
        text = self.examples[index]
        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors='pt')
        return inputs.input_ids.squeeze(0), inputs.attention_mask.squeeze(0)

tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained('chinese-gpt-base')
file_path = 'weibo_text.txt'
dataset = WeiboDataset(file_path, tokenizer)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

相较于之前的代码，主要的修改在`WeiboDataset`类的`__init__`方法中。这里直接读取txt文件，将每行文本作为一个样本添加到`self.examples`列表中。在`__getitem__`方法中，将样本文本传入tokenizer中进行编码，返回编码后的input_ids和attention_mask。

另外，`dataloader`的batch_size可以根据您的需求进行修改。