用c++打开ChatJPT的代码

要使用C++打开ChatJPT这个AI模型，需要使用到一些第三方库或者框架，比如TensorFlow、PyTorch等。这些库或者框架可以让我们在C++中调用训练好的模型，实现对话等功能。

以下是一个使用TensorFlow C++ API调用ChatJPT模型的示例代码：

#include <iostream>
#include <tensorflow/cc/client/client_session.h>
#include <tensorflow/cc/ops/standard_ops.h>

using namespace std;
using namespace tensorflow;
using namespace tensorflow::ops;

int main() {
  // 读入待预测的文本
  string input_text = "你好";
  // 加载模型
  Scope root = Scope::NewRootScope();
  auto graph = GraphDef();
  Status status = ReadBinaryProto(Env::Default(), "model.pb", &graph);
  if (!status.ok()) {
    cout << "Error loading model: " << status.ToString() << endl;
    return 1;
  }
  // 创建session
  ClientSession session(root);
  status = session.Create(graph);
  if (!status.ok()) {
    cout << "Error creating session: " << status.ToString() << endl;
    return 1;
  }
  // 输入tensor
  Tensor input_tensor(DT_STRING, TensorShape({}));
  input_tensor.scalar<string>()() = input_text;
  // 输入节点名称
  string input_node_name = "input:0";
  // 输出节点名称
  string output_node_name = "output:0";
  // 进行预测
  vector<Tensor> outputs;
  status = session.Run({{input_node_name, input_tensor}}, {output_node_name}, {}, &outputs);
  if (!status.ok()) {
    cout << "Error during prediction: " << status.ToString() << endl;
    return 1;
  }
  // 输出预测结果
  cout << "ChatJPT: " << outputs[0].scalar<string>()() << endl;

  return 0;
}

需要注意的是，上述代码中的"model.pb"文件是ChatJPT模型的文件，需要根据实际情况进行替换。

当然，这只是一个简单的示例，实际中可能还需要进行更多的配置和处理。