请你给我一个实现上面步骤的代码例子

好的，以下是一个使用 Python 和 PyTorch 实现 ChatGPT 对话的简单例子：

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

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

while True:
    # 读取用户输入
    user_input = input("You: ")
    
    # 将用户输入编码为 token
    input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt')
    
    # 使用 ChatGPT 生成回答
    generated = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    
    # 解码生成的回答
    answer = tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True)
    
    # 输出 ChatGPT 生成的回答
    print("ChatGPT: " + answer)

这段代码使用了 Hugging Face 的 transformers 库，它提供了 GPT-2 模型的预训练权重和 tokenizer。在这个例子中，我们使用了 GPT-2 模型和 tokenizer，读取用户输入，将其编码为 token，然后使用 ChatGPT 生成回答，最后解码回答并输出。