在forword中如何调用

在 forward 方法中，可以通过调用模型的方法来调用 ChitGPT 来进行对话。具体来说，可以通过以下步骤来实现：

1. 将输入的对话文本传递给模型。

2. 将模型的输出解码成文本。

3. 将解码后的文本作为输出返回。

以下是一个示例代码：

import torch
from ChitGPT import ChitGPT

# 创建模型
model = ChitGPT()

# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

# 准备对话输入
input_text = "你好"

# 将输入文本转换成张量
input_tensor = torch.tensor([model.tokenizer.encode(input_text)])

# 将张量传递给模型进行预测
output_tensor = model(input_tensor)

# 将模型输出解码成文本
output_text = model.tokenizer.decode(output_tensor.tolist()[0])

# 输出对话结果
print(output_text)

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个 ChitGPT 模型，并加载了预训练好的参数。然后我们准备了输入数据，将其转换成张量，并将其传递给模型进行预测。最后，将模型的输出解码成文本，并将其作为对话的结果返回。