用户提问: 写代码ai工具
Ai回答: 以下是一些使用Python和流行库（如`transformers`和`torch`）的基本代码示例，展示了如何构建一个简单的AI工具：
示例 1：基于文本的 AI 工具（聊天机器人）
python
import torch
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
加载预训练模型和分词器
model_name = t5-small
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def chatbot(input_text):
编码输入文本
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=pt)
生成响应
output = model.generate(input_ids, max_length=100)
解码响应
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
测试聊天机器人
input_text = 你好，世界！
response = chatbot(input_text)
print(response)
示例 2：基于图像的 AI 工具（图像分类）
python
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
加载预训练模型
model_name = resnet18
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
定义图像变换
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
def classify_image(image_path):
加载图像
image = Image.open(image_path)
应用变换
image = transform(image)
添加批次维度
image = image.unsqueeze(0)
进行前向传递
outputs = model(image)
获取预测结果
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
return predicted
测试图像分类
image_path = path/to/image.jpg
prediction = classify_image(image_path)
print(prediction)
示例 3：基于语音的 AI 工具（语音转文本）
python
import speech_recognition as sr
def speech_to_text():
创建语音识别对象
r = sr.Recognizer()
使用麦克风作为音频源
with sr.Microphone() as source:
print(请说话：)
audio = r.listen(source)
try:
将语音转文本
text = r.recognize_google(audio)
print(您说的是：, text)
except sr.UnknownValueError:
print(抱歉，我没听懂。)
speech_to_text()
示例 4：基于代码的 AI 工具（代码补全）
python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
加载预训练模型和分词器
model_name = codebert-base
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def code_completion(code_prefix):
编码代码前缀
input_ids = tokenizer.encode(code_prefix, return_tensors=pt)
生成补全代码
output = model.generate(input_ids, max_length=100)
解码补全代码
completion = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return completion
测试代码补全
code_prefix = def add(a, b)：
completion = code_completion(code_prefix)
print(completion)
这些示例演示了如何使用Python流行的AI库构建基本的AI工具。请注意，这些示例仅是起点，您可能需要根据您的特定用例修改和扩展它们。
要构建和运行这些示例，您需要安装必要的库，可以使用pip安装：
bash
pip install transformers torch torchvision SpeechRecognition google-cloud-speech
请确保您拥有必要的依赖项和API密钥（如果适用），以便使用这些示例。
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搜索次数: 6
提问时间: 2025-04-21 09:15:23
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