完整代码
时间: 2023-07-02 10:12:09 浏览: 54
对于一个完整的 ChitGPT 模型,代码会比较长。在这里,我提供一个简单的示例代码,可以让你了解 ChitGPT 的基本结构和实现方式。这个示例代码使用 PyTorch 框架和 Hugging Face Transformers 库。
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
# 对话循环
while True:
# 读取用户输入
user_input = input("You: ")
# 将用户输入转换为模型输入
input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt')
# 生成响应
response = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, do_sample=True)
# 将响应转换为文本
response_text = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)
# 输出响应
print(f"ChitGPT: {response_text}")
```
这个示例代码实现了一个简单的对话循环。用户输入一句话,ChitGPT 模型根据用户输入生成一句话作为响应。在这个示例代码中,我们使用了 GPT-2 模型和 Hugging Face Transformers 库来实现 ChitGPT。这个示例代码还使用了 PyTorch 框架来实现模型训练和推断。
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