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• text: 你好，我是一个语言模型

license: gpl

德语GPT2模型

模型名称: Tanhim/gpt2-model-de
语言: 德语或Deutsch
缩略图: https://huggingface.co/Tanhim/gpt2-model-de
数据集: 万篇德语新闻文章数据集

使用方法

您可以直接使用文本生成管道调用此模型。由于生成过程存在随机性，我设置了随机种子以确保结果可复现：

>>> from transformers import pipeline, set_seed
>>> generation= pipeline('text-generation', model='Tanhim/gpt2-model-de', tokenizer='Tanhim/gpt2-model-de')
>>> set_seed(42)
>>> generation("你好，我是一个语言模型，", max_length=30, num_return_sequences=5)

在PyTorch中获取给定文本特征的调用方式如下：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Tanhim/gpt2-model-de") 
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("Tanhim/gpt2-model-de") 
text = "请将此处替换为您想要的任意文本。"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

引用要求： 如果您在研究中使用本仓库模型，请按以下格式引用：

@misc{GermanTransformer,
  author = {Tanhim Islam},
  title = {{基于PyTorch的德语文本生成任务Transformer机器学习模型}},
  howpublished = "\url{https://huggingface.co/Tanhim/gpt2-model-de}",
  year = {2021}, 
  note = "[在线资源; 访问于2021-06-17]"
}