请给出上述的示例代码

这里是一个基于PyTorch和Hugging Face Transformers库实现的ChitGPT的示例代码：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-small')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-small')

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 定义对话历史
history = "你好，我是ChitGPT。"

# 进入对话循环
while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input(history + "\n用户：")
    
    # 添加用户输入到对话历史中
    history += user_input.strip() + " "
    
    # 将对话历史编码为输入ids
    input_ids = tokenizer.encode(history, return_tensors='pt')
    
    # 生成响应
    with torch.no_grad():
        response_ids = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    
    # 将响应解码为文本
    response = tokenizer.decode(response_ids.squeeze(), skip_special_tokens=True)
    
    # 打印响应
    print("ChitGPT：" + response)
    
    # 将响应添加到对话历史中
    history += response.strip() + " "

这段代码实现了一个简单的基于ChitGPT的聊天机器人，可以与用户进行对话。其中，`GPT2Tokenizer`和`GPT2LMHeadModel`类分别用于分词和预测，`generate`方法用于生成响应文本。