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+from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
+
+def generate_diary(emotion, num_samples=1, max_length=100, temperature=0.7):
+    # 감정을 기반으로 일기를 생성할 토크나이저와 모델 불러오기
+    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
+    model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
+
+    # 감정에 따라 prefix 문장 생성
+    if emotion == "happy":
+        prefix = "오늘은 기분이 좋아요. "
+    elif emotion == "sad":
+        prefix = "슬픈 기분이에요. "
+    elif emotion == "angry":
+        prefix = "화가 치밀어 오르는 기분이에요. "
+    else:
+        prefix = "오늘은 기분이 이상해요. "
+
+    # prefix를 토크나이징하여 입력 시퀀스 생성
+    input_sequence = tokenizer.encode(prefix, return_tensors="pt")
+
+    # 모델을 사용하여 텍스트 생성
+    output = model.generate(
+        input_sequence,
+        max_length=max_length,
+        num_return_sequences=num_samples,
+        temperature=temperature,
+        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+    )
+
+    # 생성된 일기 반환
+    return [tokenizer.decode(output_sequence, skip_special_tokens=True) for output_sequence in output]
+
+def main():
+    # 사용자로부터 감정 입력 받기
+    emotion = input("오늘의 감정을 입력하세요 (happy, sad, angry 등): ")
+    # 일기 생성
+    diary_entries = generate_diary(emotion)
+    # 생성된 일기 출력
+    print("오늘의 일기:")
+    for i, entry in enumerate(diary_entries, start=1):
+        print(f"{i}. {entry}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()