簡介：DialoGPT是一個對話模型，由微軟基于GPT-2訓練。由于DialoGPT在對話數據上進行了預訓練，所以它比原始的GPT-2更擅長生成類似對話的文本。DialoGPT的主要目標是生成自然且連貫的對話，而不是在所有情況下都提供事實上的正確答案。此外，由于模型的預訓練數據主要是英文，因此它可能無法很好地處理中文輸入。在運行代碼之前，請確保已經安裝了Hugging Face的Transformers庫。

歷史攻略：

OpenCV合成全景圖

Python+opencv：圖像修復

flask+opencv+實時濾鏡(原圖、黑白、懷舊、素描)

flask+opencv：實時視頻直播推流平臺Demo

安裝：

pip install transformers

案例源碼：

# -*- coding: utf-8 -*-
# time: 2023/6/9 14:00
# file: test.py
# 公眾號: 玩轉測試開發from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizerdef chatbot_response(prompt):tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-small')model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-small')inputs = tokenizer.encode(prompt + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')outputs = model.generate(inputs, max_length=1000, temperature=0.7, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)response = tokenizer.decode(outputs[:, inputs.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)return responseprint(chatbot_response("Hi, what is your name?"))
print(chatbot_response("Nice to meet you."))

運行效果：