Python 火炬张量；输入冲突："；“张量对象不可调用”；

由于代码“torch.tensor”，我在添加“input”时出现了错误“tensor对象不可调用”。有人知道我如何解决这个问题吗

import torch
from torch.nn import functional as F
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel


tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

text0 = "In order to"
text = tokenizer.encode("In order to")
input, past = torch.tensor([text]), None


logits, past = model(input, past = past)
logits = logits[0,-1]
probabilities = torch.nn.functional.softmax(logits)
best_logits, best_indices = logits.topk(5)
best_words = [tokenizer.decode([idx.item()]) for idx in best_indices]
text.append(best_indices[0].item())
best_probabilities = probabilities[best_indices].tolist()

for i in range(5):
    f = ('Generated {}: {}'.format(i, best_words[i]))
    print(f)


option = input("Pick a Option:")
z = text0.append(option)
print(z)

堆栈跟踪错误：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-2-82e8d88e81c1> in <module>()
     25 
     26 
---> 27 option = input("Pick a Option:")
     28 z = text0.append(option)
     29 print(z)

TypeError: 'Tensor' object is not callable

TypeError回溯（最近一次调用）
在（）
25
26
--->27选项=输入（“选择选项：”）
28 z=text0.append（可选）
29打印（z）
TypeError:“Tensor”对象不可调用

问题在于您已经定义了一个名为

input

的变量，该变量将代替

input

函数使用。只需为变量使用不同的名称，它就会按预期工作

此外，python字符串没有append方法

导入火炬
从torch.nn导入功能为F
从transformers导入GPT2Tokenizer，GPT2LMHeadModel
tokenizer=GPT2Tokenizer.from_pretrained（'gpt2'））
模型=GPT2LMHeadModel。来自预训练（'gpt2'））
text0=“为了”
text=tokenizer.encode（“为了”）
myinput，pass=torch.tensor（[text]），无
logits，过去=模型（myinput，过去=过去）
logits=logits[0，-1]
概率=torch.nn.functional.softmax（logits）
最佳登录，最佳索引=logits.topk（5）
最佳单词=[tokenizer.decode（[idx.item（）]），用于最佳索引中的idx]
text.append（最佳索引[0].item（））
最佳概率=概率[最佳指数].tolist（）
对于范围（5）中的i：
f=（'Generated{}:{}'。格式（i，best_words[i]））
印刷品（f）
选项=输入（“选择选项：”）
z=text0+“”+选项
打印（z）

非常感谢您。这很好用。如果你不知道的话，我显然是个新手。