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       使用GPT-2进行训练和生成

       为了使用GPT-2模型处理元曲数据集并生成新的元曲作品，我们需要先准备好数据，并对其进行适当的预处理，以便能够输入到GPT-2模型中。

       数据准备

       假设您的数据集是一个纯文本文件，每一行包含一段完整的元曲作品。我们将读取这些数据，并使用GPT-2的tokenizer进行预处理。

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 读取数据
def read_yuanqu(file_path):
    yuanqu = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        for line in file:
            yuanqu.append(line.strip())
    return yuanqu

file_path = 'path_to_your_yuanqu.txt'  # 替换为你的文件路径
yuanqu = read_yuanqu(file_path)

# 初始化GPT-2的tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 自定义数据集类
class YuanQuDataset(Dataset):
    def __init__(self, yuanqu, tokenizer, max_len):
        self.yuanqu = yuanqu
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_len = max_len

    def __len__(self):
        return len(self.yuanqu)

    def __getitem__(self, item):
        text = str(self.yuanqu[item])
        encoding = self.tokenizer.encode_plus(
            text,
            add_special_tokens=True,
            max_length=self.max_len,
            return_token_type_ids=False,
            padding='max_length',
            truncation=True,
            return_attention_mask=True,
            return_tensors='pt',
        )
        return {
            'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),
            'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten(),
        }

# 设置最大长度
max_len = 128  # GPT-2的最大输入长度
dataset = YuanQuDataset(yuanqu, tokenizer, max_len)

# 创建数据加载器
batch_size = 32
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size)

       模型训练

       接下来，我们将使用GPT-2模型来训练数据集，并生成新的元曲作品。

# 初始化GPT-2模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 将模型转移到GPU上（如果有）
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = model.to(device)

# 设置优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=2e-5)

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=tokenizer.pad_token_id)

# 训练模型
num_epochs = 5
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    total_loss = 0
    for batch in dataloader:
        input_ids = batch['input_ids'].to(device)
        attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)

        # 获取输出
        outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=input_ids)
        loss = outputs.loss
        total_loss += loss.item()

        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    avg_train_loss = total_loss / len(dataloader)
    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Average Training Loss: {avg_train_loss:.4f}')

       生成新的元曲

       一旦模型训练完成，我们可以使用它来生成新的元曲作品。

# 生成新的元曲
def generate_yuanqu(model, tokenizer, device, prompt=""):
    model.eval()
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt').to(device)
    sample_output = model.generate(
        input_ids,
        do_sample=True,
        max_length=100,
        top_k=50,
        top_p=0.95,
        temperature=0.7,
    )
    generated_text = tokenizer.decode(sample_output[0], skip_special_tokens=True)
    return generated_text

prompt = "【仙吕】赏花时"  # 输入提示词
generated_yuanqu = generate_yuanqu(model, tokenizer, device, prompt)
print("Generated Yuanqu:")
print(generated_yuanqu)

       这段代码展示了如何使用GPT-2模型来处理元曲数据集，并生成新的元曲作品。请注意，实际应用中可能需要根据具体数据情况进行调整，例如调整隐藏层大小、学习率等超参数。此外，这里使用了交叉熵损失（CrossEntropyLoss）作为损失函数，适合语言模型的训练任务。