AIGC相关的编程题目【初级题目】1. 文本生成器 2. 图像标签生成

1. 文本生成器

编写一个程序，使用预先训练的语言模型（如GPT-2或GPT-3）来生成文本。用户输入一个单词或短语作为提示，程序输出一段继续该提示的文本。

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载预训练的GPT-3模型和tokenizer
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt3')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt3')

# 设置生成参数
max_length = 100  # 生成文本的最大长度
num_return_sequences = 1  # 生成几个候选文本
temperature = 1.0  # 控制生成文本的多样性,值越大生成的文本越随机
stop_token = '<|endoftext|>'  # 停止生成的标记

# 输入提示词
prompt = input("请输入一个单词或短语作为提示:")

# 对提示词进行编码
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

# 使用模型生成文本
output = model.generate(
    input_ids, 
    max_length=max_length,
    num_return_sequences=num_return_sequences,
    temperature=temperature,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    eos_token_id=tokenizer.encode(stop_token)[0]
)

# 解码生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print("生成的文本:")
print(generated_text)

代码的主要步骤如下:

加载预训练的GPT-2模型和对应的tokenizer。你需要先安装transformers库。
设置一些生成文本的参数,如最大长度、生成候选数、temperature等。
提示用户输入一个单词或短语作为提示,并对其进行编码。
调用模型的generate方法,传入编码后的提示词,根据设置的参数生成文本。
对生成的文本进行解码,去掉特殊token,然后输出结果。

2. 图像标签生成

使用一个预训练的图像识别模型（如Inception或ResNet），编写一个程序，能够接收用户上传的图片，并返回图片中可能包含的对象的标签列表。

import numpy as np
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image

# 加载预训练的ResNet50模型
model = ResNet50(weights='imagenet')

# 图片预处理函数
def preprocess_image(img_path):
    img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    return x

# 图片分类函数
def classify_image(img_path):
    preprocessed_image = preprocess_image(img_path)
    preds = model.predict(preprocessed_image)
    return decode_predictions(preds, top=3)[0]

# 测试
img_path = 'test_image.jpg'  # 替换为你要分类的图片路径
predictions = classify_image(img_path)

print("图片中可能包含的对象:")
for pred in predictions:
    print(pred[1], ":", round(pred[2]*100, 2), "%")

代码的主要步骤如下: