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下面是使用TensorFlow写GPT-3的训练代码并保存训练结果的示例：

# 导入TensorFlow库
import tensorflow as tf

# 下载GPT-3数据集
(train_data, test_data), (tokenizer, model) = tf.keras.datasets.gpt3.load_data()

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(tokenizer.num_words, 64),
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(tokenizer.num_words, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_data, epochs=10, validation_data=test_data)

# 测试模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data)
print('Test Loss: {}, Test Acc: {}'.format(test_loss, test_acc))

# 保存训练出来的模型
model.save('my_gpt3_model.h5')

使用下面的代码来导入训练出来的模型并进行预测：

# 导入训练出来的模型
model = tf.keras.models.load_model('my_gpt3_model.h5')

# 定义预测文本
text = 'The sky is blue.'

# 将预测文本传入模型中
predicted_text = model.predict(text)

# 打印预测结果
print(predicted_text)