上述算法的python代码

以下是使用Hugging Face Transformers库实现的ChitGPT的Python代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 与AI进行对话
history = []
while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input("You: ")
    
    # 将用户输入添加到历史记录中
    history.append(user_input)
    
    # 将历史记录编码为输入IDs
    inputs = tokenizer.encode(" ".join(history[-model.config.max_length:]), 
                               return_tensors="pt")
    
    # 生成AI的回复
    reply_ids = model.generate(inputs, max_length=50, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    
    # 解码回复IDs为文本
    reply_text = tokenizer.decode(reply_ids[0], skip_special_tokens=True)
    
    # 打印AI的回复
    print("ChitGPT: " + reply_text)

这段代码首先加载了预训练的ChitGPT模型和分词器，然后进入一个循环，每次等待用户输入，将用户输入添加到历史记录中，并使用ChitGPT生成AI的回复。这个过程一直持续，直到用户选择退出。