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python chatgpt 上下文记忆功能怎么写代码

生成时间:2023-07-23 15:39:21 token:524

         GPT 模型中的上下文记忆功能通常通过将之前的历史文本串联到新的输入文本中来实现。下面是一个用 Python 编写的示例代码，展示了如何实现上下文记忆功能：

```python
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载预训练的 GPT-2 模型和对应的 Tokenizer
model_name = 'gpt2'
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)

# 设定最大生成长度并输入初始上下文
max_length = 100
context = "Once upon a time"

# 将上下文文本进行编码
input_ids = tokenizer.encode(context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

# 生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1)

# 解码生成的文本
decoded_output = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded_output)
```

请注意，要使用上下文记忆功能，您需要先导入 `GPT2LMHeadModel` 和 `GPT2Tokenizer` 类，并加载已经训练好的 GPT-2 模型和 Tokenizer。

在代码中，我们首先设置了一个最大生成长度 `max_length` 和一个初始上下文字符串 `context`。然后，将上下文文本使用 Tokenizer 编码为输入张量 `input_ids`。

最后，我们通过调用 `generate` 方法生成文本序列。该方法接收输入张量 `input_ids`、最大生成长度 `max_length` 和生成文本序列的数量作为参数。

生成的文本序列存储在 `output` 变量中，我们可以通过将其解码为可读的文本字符串来查看结果，即调用 `decode` 方法，并删除特殊的起始和结束标记。

这是一个基本的示例，您可以根据需要进行修改和扩展以实现更复杂的上下文记忆功能。

(本内容由chatgpt大模型生成)

Chatgpt官方中文版
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