将上面的代码写的更加详细，全面

好的，让我们来详细地解释一下上面的代码。

首先，我们导入了需要用到的库，包括 `torch`、`transformers`、`re`、`random` 和 `time`。其中，`torch` 和 `transformers` 是 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 库，用于构建和训练神经网络模型；`re` 是 Python 的正则表达式库，用于处理输入的文本；`random` 是 Python 的随机数库，用于随机生成回复；`time` 是 Python 的时间库，用于在回复中加入时间戳。

接下来，我们定义了一个 `ChitGPT` 类，它继承自 `torch.nn.Module` 类，是一个基于 Hugging Face Transformers 库的 GPT2 模型的封装。在 `ChitGPT` 类的构造函数中，我们首先调用 `super()` 函数来初始化父类，然后使用 `transformers.GPT2LMHeadModel.from_pretrained()` 函数加载预训练的 GPT2 模型，并将其赋值给 `self.model`。此外，我们还定义了一个用于对输入文本进行预处理的 `preprocess()` 函数。这个函数首先使用正则表达式 `re.sub()` 函数去除输入文本中的特殊字符和空白字符，然后将其转换为 PyTorch 张量，并使用 `unsqueeze()` 函数在第 0 维度添加一个维度。

在 `ChitGPT` 类中，我们还定义了一个 `generate_response()` 函数，用于生成 AI 的回复。这个函数首先将输入文本传递给 `preprocess()` 函数进行预处理，然后使用 `self.model.generate()` 函数生成 AI 的回复。在生成回复时，我们还可以指定生成的最大长度、生成的数量和生成的温度。生成的回复是一个 PyTorch 张量，我们需要使用 `tensor.tolist()` 函数将其转换为 Python 列表，并返回其中的第一个元素作为 AI 的回复。

最后，我们使用 `if __name__ == '__main__':` 语句来判断该文件是否被直接运行。如果被直接运行，则实例化一个 `ChitGPT` 对象，并使用一个 while 循环来不断接收用户输入并输出 AI 的回复。在回复中，我们还使用了 `time.strftime()` 函数来加入时间戳。此外，我们还定义了一个 `stop_words` 列表，用于存储用户输入中的停用词，以便在生成回复时使用。