用python编辑直接抽样方法

在Python中，可以使用Hugging Face的Transformers库来实现直接抽样方法。以下是一个示例代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载预训练的GPT模型和对应的tokenizer
model_name = "distilgpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 要生成的文本
prompt = "今天天气真好，我想去"

# 生成文本的长度
length = 20

# 设置抽样方法为直接抽样
model.config.temperature = 1.0
model.config.top_k = None
model.config.top_p = None

# 对prompt进行tokenize
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")

# 使用模型生成文本
output = model.generate(
    input_ids=input_ids,
    max_length=length+len(input_ids[0]),
    num_beams=1,
    no_repeat_ngram_size=2,
    early_stopping=True
)

# 将生成的文本转化为字符串
output_str = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# 输出生成的文本
print(output_str)

此代码将从预训练的DistilGPT2模型中生成一个长度为20的文本，其中包含给定的prompt。在这个例子中，我们使用了直接抽样方法来生成文本。