用python写调用chatgpt程序

由于您没有提供chatgpt程序的具体实现，我无法给出完整的代码示例。不过，我可以给出一些可能有用的提示：

1. 首先，您需要安装所需的Python库（如transformers、torch等）和模型参数，以便在Python中使用ChatGPT模型。可以参考模型文档或官方GitHub仓库获取这些资源。

2. 然后，您需要编写Python代码来实现与ChatGPT模型的交互。例如，您可以编写一个函数，接受用户的输入文本，将其输入到ChatGPT模型中，然后返回生成的响应文本。

3. 在编写代码时，您需要了解如何使用transformers库来加载ChatGPT模型，并使用该模型生成文本。您可以参考该库的文档和示例代码来了解如何实现这些功能。

以下是一个可能的代码示例，用于展示如何使用transformers库和ChatGPT模型来实现简单的对话系统：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载ChatGPT模型和tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

# 定义生成响应的函数
def generate_response(input_text):
    # 将文本编码为模型输入格式
    input_ids = tokenizer.encode(input_text + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')

    # 生成响应文本
    response_ids = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    response_text = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)

    return response_text

# 与用户交互
while True:
    user_input = input("You: ")
    response = generate_response(user_input)
    print("Bot: " + response)

这个示例中，我们首先加载了ChatGPT-medium模型和对应的tokenizer。然后，我们定义了一个函数generate_response来实现对话的生成。在该函数中，我们首先使用tokenizer将输入文本编码为模型输入格式，然后通过调用model.generate方法来生成响应文本。最后，我们使用tokenizer将响应文本解码为可读的文本格式，并返回给调用者。

在主程序中，我们定义了一个简单的while循环来与用户交互。在每次循环中，我们从用户那里获取输入文本，然后使用generate_response函数生成响应文本，并输出到控制台上。这样，我们就实现了一个简单的对话系统。