帮我把这段代码每一段都写上其含义的注释

当然，下面是代码注释：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') # 加载 GPT2 分词器
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2') # 加载 GPT2 模型

def generate_text(input_str, length=50):
    input_ids = tokenizer.encode(input_str, return_tensors='pt') # 将文本转为 id 序列
    # 使用 GPT2 模型生成一定长度的文本
    output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=length, bos_token_id=1, pad_token_id=1, eos_token_ids=1)
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) # 将 id 序列转为文本

这段代码的功能是使用 GPT2 模型生成一定长度的文本。具体来说：

- 第 1 行，导入了 PyTorch 库。
- 第 2 行，导入了 GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel 两个类，分别是 GPT2 分词器和 GPT2 语言模型。
- 第 4 行，使用 GPT2Tokenizer 类的 from_pretrained 方法加载了预训练的 GPT2 分词器，模型名称为 'gpt2'。
- 第 5 行，使用 GPT2LMHeadModel 类的 from_pretrained 方法加载了预训练的 GPT2 语言模型，模型名称也为 'gpt2'。
- 第 7 行，定义了一个 generate_text 函数，接受一个字符串 input_str 和一个整数 length 作为参数，生成一定长度的文本。
- 第 8 行，使用 GPT2 分词器的 encode 方法将 input_str 转换为 id 序列，类型为 PyTorch 张量。
- 第 10 行，使用 GPT2 语言模型的 generate 方法生成一定长度的文本，其中 bos_token_id、pad_token_id 和 eos_token_ids 分别表示开始符、填充符和结束符的 id，这里均为 1。
- 第 11 行，使用 GPT2 分词器的 decode 方法将生成的 id 序列转换为文本，skip_special_tokens=True 表示跳过特殊符号（即 bos、pad 和 eos）。