请给这个代码每一句一个注释

以下是一个基于 PyTorch 和 Transformers 库实现的 ChitGPT 模型，有关注释请见代码：

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

# 加载 GPT2 tokenizer 和预训练模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

# 设定生成文本的最大长度和温度
MAX_LENGTH = 100
TEMPERATURE = 0.7

# 与 AI 进行对话的函数
def chat(prompt):
    # 将用户输入的文本转换为模型需要的输入格式
    input_ids = tokenizer.encode(prompt + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")

    # 用模型生成回复
    output = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        max_length=MAX_LENGTH,
        temperature=TEMPERATURE,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )

    # 将回复转换为文本输出
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return response

这段代码的主要作用是创建一个 ChitGPT 模型并定义了一个 `chat` 函数，用于与 AI 进行对话。具体步骤如下：

1. 导入必要的库，包括 PyTorch、Transformers 等。
2. 使用 `GPT2Tokenizer.from_pretrained()` 和 `GPT2LMHeadModel.from_pretrained()` 方法加载 GPT2 tokenizer 和预训练模型。
3. 设定生成文本的最大长度和温度。
4. 定义一个 `chat` 函数，该函数接受一个参数 `prompt`，即用户输入的文本。
5. 在 `chat` 函数中，将用户输入的文本转换为模型需要的输入格式，即使用 tokenizer 对输入进行编码。
6. 使用模型的 `generate()` 方法生成 AI 的回复，该方法接受多个参数，包括输入的编码、生成文本的最大长度、温度等。
7. 将生成的回复转换为文本输出，并返回该文本作为 AI 的回复。