mingpt用法
时间: 2023-11-21 14:17:12 浏览: 67
Mingpt 是一个基于 PyTorch 的 GPT 模型库,可以用于生成文本、文本分类等任务。下面是使用 mingpt 进行文本生成的简单示例:
1. 安装 mingpt:`pip install mingpt`
2. 导入必要的包:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from mingpt.utils import set_seed
from mingpt.trainer import Trainer, TrainerConfig
from mingpt.model import GPT, GPTConfig
```
3. 准备数据集,这里以生成一个简单的文本数据集为例:
```python
data = "hello world"
idx2char = list(set(data))
char2idx = {ch:i for i, ch in enumerate(idx2char)}
data = [char2idx[ch] for ch in data]
```
4. 定义数据集和数据加载器:
```python
class CharDataset(Dataset):
def __init__(self, data, seq_len):
self.data = data
self.seq_len = seq_len
def __len__(self):
return len(self.data) - self.seq_len
def __getitem__(self, idx):
return torch.tensor(self.data[idx:idx+self.seq_len])
batch_size = 1
seq_len = 3
dataset = CharDataset(data, seq_len)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
```
5. 定义 GPT 模型和训练器:
```python
set_seed(42)
n_vocab = len(idx2char)
config = GPTConfig(n_vocab=n_vocab, n_ctx=seq_len)
model = GPT(config)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
trainer_config = TrainerConfig(max_epochs=100)
trainer = Trainer(model, criterion, optimizer, loader, loader, trainer_config)
```
6. 训练模型:
```python
trainer.train()
```
7. 生成新的文本:
```python
model.eval()
input = torch.tensor([char2idx['h'], char2idx['e'], char2idx['l']]).unsqueeze(0)
output = model.generate(input, seq_len)
new_text = ''.join([idx2char[idx] for idx in output[0]])
print(new_text)
```
输出结果可能是:`hello worl`,表示生成了一个新的文本。
以上是 mingpt 的简单用法,更多高级用法可以参考官方文档。