请将代码逐句解释一下

好的，以下是对ChitGPT代码逐句解释：

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

- `import torch`：导入PyTorch库，用于搭建神经网络。
- `import torch.nn.functional as F`：导入PyTorch中的函数库，用于激活函数、损失函数等。
- `import transformers`：导入Transformer模型库，用于使用预训练的GPT模型。
- `from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel`：从transformers库中导入GPT2Tokenizer和GPT2LMHeadModel模型。
- `from typing import List, Tuple`：从Python标准库中typing模块导入List和Tuple类型，用于类型注解。

class ChitChatGPT:
    def __init__(self, model_path: str = 'microsoft/DialoGPT-medium', max_length: int = 1024):
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path)
        self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path)
        self.device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
        self.model.to(self.device)
        self.model.eval()
        self.max_length = max_length

- `class ChitChatGPT:`：定义一个类ChitChatGPT，用于创建一个对话AI。
- `def __init__(self, model_path: str = 'microsoft/DialoGPT-medium', max_length: int = 1024):`：定义该类的初始化函数，其中model_path和max_length是可选参数。
- `self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path)`：使用GPT2Tokenizer模型从预训练模型路径model_path中加载分词器。
- `self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path)`：使用GPT2LMHeadModel模型从预训练模型路径model_path中加载语言模型。
- `self.device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'`：判断是否支持GPU，如果支持则使用GPU进行计算，否则使用CPU。
- `self.model.to(self.device)`：将模型移动到设备上，以便后面的计算。
- `self.model.eval()`：将模型设置为评估模式，以便进行推理。
- `self.max_length = max_length`：设置最大长度为max_length。

    def generate_response(self, input_text: str, num_responses: int = 5, temperature: float = 0.7) -> List[str]:
        input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt').to(self.device)
        chat_history_ids = self.model.generate(
            input_ids, 
            max_length=self.max_length, 
            do_sample=True, 
            top_p=0.9, 
            top_k=50, 
            temperature=temperature, 
            num_return_sequences=num_responses
        )
        chat_history = [self.tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=True) for ids in chat_history_ids]
        return chat_history

- `def generate_response(self, input_text: str, num_responses: int = 5, temperature: float = 0.7) -> List[str]:`：定义一个生成回复的函数，其参数包括输入的文本、回复的数量和温度值，并返回回复列表。
- `input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt').to(self.device)`：使用分词器将输入文本编码为输入ID，并将其转换为PyTorch张量格式，并移动到设备上。
- `chat_history_ids = self.model.generate(input_ids, max_length=self.max_length, do_sample=True, top_p=0.9, top_k=50, temperature=temperature, num_return_sequences=num_responses)`：使用语言模型生成回复，其中max_length是最大长度，do_sample表示是否采样，top_p表示Nucleus采样的p值，top_k表示Top-k采样的k值，temperature表示温度值，num_return_sequences表示要生成的回复数量。
- `chat_history = [self.tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=True) for ids in chat_history_ids]`：将生成的回复ID序列解码为文本，并去除特殊标记。
- `return chat_history`：返回生成的回复列表。

综上所述，ChitChatGPT是一个基于GPT模型的对话AI，其核心是generate_response函数，用于根据输入文本生成回复。