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2024年3月13日发(作者：colspan设置后宽带失效)

bart推理代码

BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformer）是一种基于

Transformer架构的生成式模型，常用于文本生成任务。BART模型的推理过程可

以通过调用预训练好的模型和使用特定的输入进行完成。下面是使用Hugging

Face库加载预训练的BART模型并进行文本生成的简单示例代码：

```python

from transformers import BartTokenizer,

BartForConditionalGeneration

# 加载BART模型和tokenizer

model_name = 'facebook/bart-large'

tokenizer = _pretrained(model_name)

model = _pretrained(model_name)

# 设置输入文本

input_text = "Once upon a time, there was a"

# 将输入文本编码成token

input_ids = (input_text, truncation=True,

return_tensors='pt')

# 使用BART生成文本

output = te(input_ids, max_length=50, num_beams=5,

early_stopping=True)

# 将生成的token转换成文本

output_text = (output[0],

skip_special_tokens=True)

# 打印生成的文本

print(output_text)

```

在上面的代码中，我们首先加载了"BART-large"预训练模型和对应的

tokenizer。然后，我们设置了输入文本，并使用tokenizer将其编码成token。

接下来，我们调用te()函数生成文本，指定了生成文本的最大长

度、束搜索的数量等参数。最后，我们使用()函数将生成的

token转换成可读的文本，并打印输出。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的参数和

调整。此外，由于BART模型比较大，推理过程可能需要较长的时间和较大的计

算资源。


本文标签： 文本 生成 模型 需要 输入

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