写一个用上面训练好的模型model,对新的用word2vec模型表示的文本数据进行预测的代码
时间: 2024-03-03 18:51:07 浏览: 18
好的,以下是一个示例代码:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
import gensim
# 加载预训练的 GPT-2 模型和词表
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
# 加载预训练的 Word2Vec 模型
w2v_model = gensim.models.Word2Vec.load('word2vec_model.bin')
# 定义文本数据
text = "这是一个测试文本"
# 将文本转换为 Word2Vec 表示
word_vectors = []
for word in text.split():
if word in w2v_model.wv.vocab:
word_vectors.append(w2v_model.wv[word])
else:
# 如果 word 不在 Word2Vec 词表中,则使用全零向量表示
word_vectors.append([0] * w2v_model.vector_size)
# 将 Word2Vec 表示转换为 PyTorch 张量
input_tensor = torch.tensor([word_vectors])
# 将 PyTorch 张量输入 GPT-2 模型进行预测
with torch.no_grad():
output = model(input_tensor)
# 将预测结果转换为文本
predicted_text = tokenizer.decode(output[0].argmax(dim=-1).tolist())
print(predicted_text)
```
这段代码中,我们首先加载了预训练的 GPT-2 模型和词表,以及预训练的 Word2Vec 模型。然后,我们定义了一个文本数据 `text`,并将其转换为 Word2Vec 表示。接着,我们将 Word2Vec 表示转换为 PyTorch 张量,并将其输入 GPT-2 模型进行预测。最后,我们将预测结果转换为文本并输出。