这个程序代码怎么写

编写一个类 Chatbot，这个类包含以下方法：

1. `__init__(self)`: 初始化方法，可以在这里载入模型，建立索引等

2. `generate_response(self, user_input)`: 输入用户的文本，输出机器人的回复文本

具体实现可以参考下面的代码示例：

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

class Chatbot:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
        self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
        self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
        self.model.to(self.device)
    
    def generate_response(self, user_input):
        # 将用户输入编码为数字序列
        input_ids = self.tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt')
        input_ids = input_ids.to(self.device)
        
        # 生成回复的文本
        outputs = self.model.generate(input_ids=input_ids, max_length=1000, do_sample=True, top_p=0.95, top_k=50)
        
        # 将数字序列解码为文本
        response = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        return response

在这个例子中，我们使用了Hugging Face提供的GPT-2预训练模型和tokenizer。在初始化方法中，我们载入了模型和tokenizer，并将模型放到GPU上（如果可用）。在`generate_response`方法中，我们首先使用tokenizer将用户输入的文本编码为数字序列，然后将数字序列输入到模型中生成回复的文本。最后，我们使用tokenizer将数字序列解码为文本。