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GPT-2是两个开放源码的预体能训练词汇数学模型，由OpenAI子公司正式发布，能用作聚合文档、文档进行分类、词汇认知等自然词汇处置应用领域各项任务。在这儿，我提供更多许多GPT-2的加装讲义，以附注：

加装Python自然环境

GPT-2数学模型的加装须要采用到Python自然环境，具体来说须要在计算机上加装Python自然环境。提议加装Python 3，能从官网浏览。

加装TensorFlow

GPT-2数学模型是以TensorFlow为此基础同时实现的，因而具体来说须要加装TensorFlow。能透过pip加装TensorFlow，继续执行下列指示：

pip install tensorflow 加装gpt-2-simple

gpt-2-simple是两个用作体能训练和聚合GPT-2数学模型的Python库。能透过pip加装gpt-2-simple，继续执行下列指示：

pip install gpt-2-simple 浏览GPT-2的预体能训练数学模型

GPT-2的预体能训练数学模型分成三种：较小型数学模型(117M)和小型数学模型(345M)。能从OpenAI官网浏览所需的数学模型，也能采用gpt-2-simple提供更多的download_checkpoint()表达式来从源码浏览体能训练好的预体能训练数学模型。

运转代码，聚合文档

顺利完成前述操作方式后，您就能用gpt-2-simple库来聚合捷伊文档统计数据。下列是两个单纯的范例，展现了怎样将GPT-2的预体能训练数学模型读取到Python中，并采用预体能训练的数学模型聚合新文档：

import gpt_2_simple as gpt2 sess = gpt2.start_tf_sess() gpt2.load_gpt2(sess) text = gpt2.generate(sess,model_name=117M, prefix="The weather outside is",length=50,temperature=0.7,nsamples=5,batch_size=5,return_as_list=True) print(text)

在这个范例中，我们从117M数学模型中聚合了5个length为50的数学模型文档，以"The weather outside is"作为语境 hint。在调整温度和长度等参数后，能获得各种不同的输出结果。

总之，以上是GPT-2数学模型的单纯加装讲义，加装顺利完成后您就能采用GPT-2进行自然词汇处置各项任务，如聚合文档等。这儿须要注意的是，由于GPT-2数学模型体积较大，浏览和启动可能会比较耗时，请耐心等待继续执行结果。