将上面那个代码改成需要导入TXT数据文件的

好的，下面是将代码改成需要导入TXT数据文件的版本：

import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

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

# 读取txt文件中的文本
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 将文本编码为id序列
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 生成文本
output = model.generate(
    input_ids=input_ids,
    max_length=100,
    temperature=0.7,
    do_sample=True,
    top_k=50,
    top_p=0.95
)

# 将生成的文本转为可读的字符串
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(output_text)

在上述代码中，我们先使用 `open` 函数读取了 `data.txt` 文件中的文本，然后使用 `tokenizer.encode` 将文本编码为模型可以接受的输入格式。接下来，我们调用 `model.generate` 生成文本，最后使用 `tokenizer.decode` 将生成的文本转为可读的字符串并输出。