使用 GPT2Tokenizer 对输入进行编码 text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien," indexed_tokens = tokenizer.encode(text) tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])优化这段代码，使输出的文本为新闻

为了优化这段代码，我们可以使用预训练模型来生成新闻文本，而不是只进行编码。以下是一个示例代码，可以使用 GPT-2 模型来生成新闻文本：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien,"
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# use model to generate news text
sample_outputs = model.generate(
    input_ids,
    do_sample=True, 
    max_length=100, 
    top_k=50, 
    top_p=0.95, 
    num_return_sequences=1
)

# decode generated output
generated_text = tokenizer.decode(sample_outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

这段代码使用 GPT-2 模型生成了一段长度为 100 的新闻文本，其中包含了输入的初始文本。我们可以通过调整 `max_length` 参数来控制生成文本的长度，通过调整 `top_k` 和 `top_p` 参数来控制生成的文本的多样性和准确性。