继续上个代码的实现
时间: 2024-02-12 21:08:49 浏览: 18
好的,假设我们已经定义了一个名为`model`的`ChatGPT`模型,下面我们可以实现一个简单的对话程序:
```python
from transformers import ChatTokenizer
tokenizer = ChatTokenizer.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = ChatGPT.from_pretrained('path/to/model').to(device)
print('你好,我是一个智能对话机器人,欢迎和我聊天!')
# 设置对话的最大长度
max_length = 100
while True:
# 获取用户输入
user_input = input('你:')
# 将用户输入转换为模型所需的输入格式
input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt').to(device)
# 使用模型生成回答
output_ids = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=max_length, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
# 将回答转换为文本
output_text = tokenizer.decode(output_ids.squeeze(), skip_special_tokens=True)
# 输出模型生成的回答
print('机器人:' + output_text)
```
在上面的代码中,我们首先导入了`ChatTokenizer`类,用于将文本转换为模型所需的输入格式。然后,我们加载了预训练的对话型 GPT 模型,并将其移动到 GPU 或 CPU 上。接下来,我们进入了一个无限循环,不断地等待用户输入,并将其转换为模型所需的输入格式。然后,我们使用模型生成回答,将其转换为文本,并输出到屏幕上。