请给上述每行代码加上详细的注释
时间: 2024-03-13 18:44:56 浏览: 24
好的,我会为每一行代码添加注释。
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
# 导入 PyTorch 库和 transformers 库中的 GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel 类
class ChitChat():
def __init__(self):
self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-small')
self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-small')
# 定义一个名为 ChitChat 的类,包含 __init__ 方法
# 在 __init__ 方法中,使用 GPT2Tokenizer.from_pretrained() 方法导入预训练的 tokenizer
# 同时使用 GPT2LMHeadModel.from_pretrained() 方法导入预训练的模型
def generate(self, input_text, chat_history=""):
input_ids = self.tokenizer.encode(input_text + chat_history, return_tensors='pt')
# 使用 tokenizer.encode() 方法将 input_text 和 chat_history 编码成 input_ids
# 这里的 "pt" 参数表示返回 PyTorch 张量
sample_output = self.model.generate(
input_ids,
do_sample=True,
max_length=1024,
top_p=0.92,
top_k=50
)
# 使用 model.generate() 方法生成回答
# input_ids 为输入的文本张量,do_sample 表示是否采用随机采样,max_length 表示生成文本的最大长度
# top_p 和 top_k 分别是采样时用到的两个参数
chat_history += input_text + self.tokenizer.decode(sample_output[0], skip_special_tokens=True)
return self.tokenizer.decode(sample_output[0], skip_special_tokens=True), chat_history
# 将生成的文本解码成可读的文本并返回,同时更新 chat_history