上述代码如何引入cnn中

如果您想在CNN中使用上述代码，可以将其作为CNN的一部分来使用。下面是一个简单的例子，展示了如何在PyTorch中将上述代码与CNN结合使用：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
        self.gpt2 = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')
        self.cnn = nn.Conv2d(3, 6, 3)
        self.fc = nn.Linear(1000, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.cnn(x)
        x = self.fc(x)
        inputs = self.tokenizer(x, return_tensors='pt', padding=True)
        outputs = self.gpt2(**inputs)
        return outputs

在这个例子中，我们用CNN处理输入图像，然后将输出传递给GPT-2模型进行处理。这个模型可以自由地进行修改以适应不同的应用场景。