给刚才的代码加上详细注释

好的，我可以为您解释一下代码，并添加详细的注释。以下是对代码的详细解释：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载预训练模型 GPT-2 及分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 输入文本
text = "Hello, I'm a language model AI developed by OpenAI!"

# 将输入文本编码成张量
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 使用 GPT-2 进行生成式预测
sample_outputs = model.generate(input_ids, 
                                do_sample=True,   # 随机采样
                                max_length=1024,  # 生成文本的最大长度
                                top_k=50,         # 从概率前50的词中进行采样
                                top_p=0.95,       # 从累计概率达到0.95的词中进行采样
                                num_return_sequences=1)  # 生成一个序列

# 将生成的张量转换为可读文本
for i, sample_output in enumerate(sample_outputs):
    output_text = tokenizer.decode(sample_output, skip_special_tokens=True)
    print(f"输出 {i}: {output_text}")

该代码使用了PyTorch和Transformers库，它是一个基于GPT-2的生成式预测AI。它具有语言理解和生成的功能，并可以回答用户的问题。

首先，该代码从Transformers库中加载了GPT-2模型和相应的分词器。这允许我们将输入文本编码为一个数字张量。然后，该代码将输入文本传递给模型，使用生成式预测抽样生成一个序列。最后，它将输出序列重新转换为可读文本格式，并在控制台中将其打印出来。

此代码中使用的模型是由OpenAI公司开发的GPT-2模型，而不是由CSDN开发的ChitGPT模型。该代码无法访问任何与ChitGPT模型相关的信息。