请将你回复的代码加上注释

当然，下面是带注释的代码：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

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

# 加载 GPT2 模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 设置模型的计算设备为 GPU（如果可用）
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

# 定义生成文本的函数
def generate_text(prompt, max_len=20):
    # 将输入的文本进行分词
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt').to(device)
    
    # 使用 GPT2 模型生成文本
    output = model.generate(input_ids, max_length=max_len, do_sample=True)
    
    # 将生成的文本转化为字符串
    output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    
    return output_text

代码中使用了 Hugging Face 的 Transformers 库，这个库提供了许多预训练的自然语言处理模型，包括 GPT-2。

首先，我们需要加载 GPT-2 分词器，它可以将输入的文本分成一个个单词，方便后续的处理。

然后，我们加载 GPT-2 模型。这个模型已经在大规模的文本数据上进行了训练，可以用来生成新的文本。注意，我们需要将模型放到 GPU 上进行计算，以提高计算速度。

最后，我们定义了一个 `generate_text` 函数，它接受一个字符串作为输入，然后使用 GPT-2 模型生成一段新的文本。这个函数会将输入的文本进行分词，然后调用 GPT-2 模型生成新的文本。生成的文本也需要进行分词，然后通过 `tokenizer.decode` 方法转化为字符串。函数的参数 `max_len` 控制了生成文本的最大长度，默认为 20 个单词。