python chatgpt实现多轮对话

多轮对话的实现可以通过循环来实现。你可以定义一个循环，每次循环中用户输入问题，ChatGPT生成回答，然后将该回答作为下一轮的输入，直到结束对话。

以下是一个简单的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")

# 初始化对话
user_input = ""
while user_input.lower() != "bye":
    # 用户输入问题
    user_input = input("User: ")

    # 将用户输入编码为模型可用的输入向量
    input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")

    # 使用ChatGPT生成回答
    output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)

    # 解码并打印回答
    response = tokenizer.decode(output[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
    print("ChatGPT: ", response)

在上述示例中，用户可以通过键盘输入问题，并且ChatGPT会生成回答。对话会一直进行，直到用户输入"bye"结束。

请注意，上述示例只是一个简单的多轮对话实现，ChatGPT模型的质量和对话的连贯性可能还需要进一步优化。