使用HuggingFace 模型并预测
下载HuggingFace 模型首先打开网址：https://huggingface.co/models 这个网址是huggingface/transformers支持的所有模型，目前大约一千多个。搜索gpt2（其他的模型类似，比如bert-base-uncased等），并点击进去。
进入之后，可以看到gpt2模型的说明页，点击页面中的list all files in model，可以看到模型的所有文件。
通常需要把保存的是三个文件以及一些额外的文件
[*]配置文件 -- config.json
[*]词典文件 -- vocab.json
[*]预训练模型文件
pytorch -- pytorch_model.bin文件
tensorflow 2 -- tf_model.h5文件
额外的文件，指的是merges.txt、special_tokens_map.json、added_tokens.json、tokenizer_config.json、sentencepiece.bpe.model等，这几类是tokenizer需要使用的文件，如果出现的话，也需要保存下来。没有的话，就不必在意。如果不确定哪些需要下，哪些不需要的话，可以把图1中类似的文件全部下载下来。
看下这几个文件都是什么：
[*]config.json配置文件
包含了模型的类型、激活函数等配置信息
[*]vocab.json 词典文件
[*]merges.txt
使用HuggingFace模型
将上述下载的模型存储在本地：
加载本地HuggingFace模型
[*]导入依赖
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel导入PyTorch框架和HuggingFace Transformers库的GPT-2组件
[*]初始化分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("../../Models/gpt2/")
text = "Who was Jim Henson ? Jim Henson was a"
indexed_tokens = tokenizer.encode(text)
print(indexed_tokens) #
# 转换为torch Tensor
token_tensor = torch.tensor()
print(token_tensor) # tensor([[ 8241, 373,5395, 367, 19069,5633]])tokenizer.encode(text)执行流程如下：
分词器处理：
首先将文本分词为子词(subwords),如：
"Who was Jim Henson ?" → ['Who', 'Ġwas', 'ĠJim', 'ĠHen', 'son', '?']
ID转换：
然后将每个子词转换为对应的整数ID(来自vcab.json),如：
['Who', 'Ġwas', 'ĠJim', 'ĠHen', 'son', '?'] ->
可以查看vcab.json文件：
返回的是 token ID 列表（整数列表），而非词向量
[*]加载预训练模型并预测
# 加载预训练模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("../../Models/gpt2/")
# print(model)
model.eval()
with torch.no_grad():
outputs = model(token_tensor)
predictions = outputs
# 我们需要预测下一个单词，所以是使用predictions第一个batch，最后一个词的logits去计算
# predicted_index = 582，通过计算最大得分的索引得到的
predicted_index = torch.argmax(predictions).item()
# 反向解码为我们需要的文本
predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + )
# 解码后的文本：'Who was Jim Henson? Jim Henson was a man'
# 成功预测出单词 'man'
print(predicted_text)输出结果：
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