

# gen-gpt2-medium-chinese


# Overview

- **Language model**: GPT2-Medium
- **Model size**: 68M 
- **Language**: Chinese

# Example

```python
from transformers import TFGPT2LMHeadModel,AutoTokenizer
from transformers import TextGenerationPipeline

mode_name = 'liam168/gen-gpt2-medium-chinese'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name)
model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained(mode_name)

text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)

print(text_generator("晓日千红", max_length=64, do_sample=True))
print(text_generator("加餐小语", max_length=50, do_sample=False))
```
输出
```text
[{'generated_text': '晓日千红 独 远 客 。 孤 夜 云 云 梦 到 冷 。 著 剩 笑 、 人 远 。 灯 啼 鸦 最 回 吟 。 望 ， 枕 付 孤 灯 、 客 。 对 梅 残 照 偏 相 思 ， 玉 弦 语 。 翠 台 新 妆 、 沉 、 登 临 水 。 空'}]
[{'generated_text': '加餐小语 有 有 骨 ， 有 人 诗 成 自 远 诗 。 死 了 自 喜 乐 ， 独 撑 天 下 诗 事 小 诗 柴 。 桃 花 谁 知 何 处 何 处 高 吟 诗 从 今 死 火 ， 此 事'}]
```

{"language": "zh", "widget": [{"text": "\u6653\u65e5\u5343\u7ea2"}, {"text": "\u957f\u8857\u8e9e\u8e40"}]}
transformers pytorch tf gpt2 text-generation zh autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tf #gpt2 #text-generation #zh #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 



# gen-gpt2-medium-chinese


# Overview

- Language model: GPT2-Medium
- Model size: 68M 
- Language: Chinese

# Example


输出


# gen-gpt2-medium-chinese # Overview

- Language model: GPT2-Medium
- Model size: 68M 
- Language: Chinese # Example


输出
TAGS
#transformers #pytorch #tf #gpt2 #text-generation #zh #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
 # gen-gpt2-medium-chinese # Overview

- Language model: GPT2-Medium
- Model size: 68M 
- Language: Chinese # Example


输出
passage: TAGS
#transformers #pytorch #tf #gpt2 #text-generation #zh #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
# gen-gpt2-medium-chinese# Overview

- Language model: GPT2-Medium
- Model size: 68M 
- Language: Chinese# Example


输出