写一段基于模型分模块统计覆盖度的python脚本

以下是一个基于模型分模块统计覆盖度的Python脚本示例：

import os
import torch
from transformers import pipeline

# 加载预训练模型
model = pipeline('text-generation', model='EleutherAI/gpt-neo-1.3B', device=0 if torch.cuda.is_available() else -1)

# 模块列表
module_list = ["module1", "module2", "module3"]

# 统计每个模块的代码行数和覆盖行数
for module in module_list:
    # 读取代码文件
    code_file = os.path.join(module, "code.py")
    with open(code_file, "r", encoding="utf-8") as f:
        code_lines = f.readlines()

    # 生成测试用的输入文本
    input_text = "统计模块{}的代码覆盖率".format(module)

    # 生成测试用的输出文本
    output_text = model(input_text, max_length=50, do_sample=True, temperature=0.7)[0]['generated_text']

    # 统计覆盖行数
    coverage_line_count = 0
    for line in code_lines:
        if line.strip() in output_text:
            coverage_line_count += 1

    # 输出统计结果
    print("模块：{}，代码行数：{}，覆盖行数：{}，覆盖率：{:.2f}%".format(module, len(code_lines), coverage_line_count, coverage_line_count/len(code_lines)*100))

在该脚本中，我们使用了Hugging Face的Transformers库加载了一个预训练的GPT-Neo模型，用于生成测试用的输出文本。对于每个模块，我们首先读取它们的代码文件，并生成测试用的输入文本。然后，我们使用模型生成输出文本，并在代码文件中查找是否有包含在输出文本中的行，统计覆盖行数。最后，输出统计结果。

需要注意的是，该示例中使用了生成式模型生成测试用的输出文本，因此结果可能会存在误差。如果需要更准确的结果，可以考虑使用分类模型等其他类型的模型进行覆盖率检测。