给出上面代码的详细实现

好的，下面是一个简单的实现：

首先，我们需要导入必要的库：

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

接着，我们需要加载预训练的 GPT2 模型和分词器：

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

然后，我们可以定义一个函数来生成回复：

def generate_reply(input_text, max_length=20, temperature=0.7):
    # 把输入文本编码成输入向量
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
    # 使用 GPT2 模型生成回复文本
    output = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        do_sample=True,
        max_length=max_length+len(input_ids[0]),
        temperature=temperature,
        top_k=50,
        top_p=0.95,
        pad_token_id=50256
    )
    # 把回复文本解码成字符串
    reply = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return reply

这个函数的输入是用户输入的文本，输出是 AI 生成的回复。其中，`max_length` 参数指定了生成的回复的最大长度，`temperature` 参数控制了回复的创造性（值越大，生成的回复越多样化），`top_k` 和 `top_p` 参数用于控制生成的回复的准确性和多样性。

最后，我们可以使用这个函数来与用户进行对话：

while True:
    user_input = input("你: ")
    if user_input.lower() == '退出':
        break
    reply = generate_reply(user_input, max_length=20, temperature=0.7)
    print("AI: " + reply)

这段代码会不断地等待用户输入，并使用 `generate_reply` 函数生成回复，最后输出回复。如果用户输入了“退出”，程序会结束。