写出上个问题的Python代码

抱歉，由于我是一个预训练模型，无法执行 Python 代码。但是，您可以在您的 Python 代码中使用 ChitGPT，以便与它进行类似 ChatGPT 的交互。您可以使用以下示例代码来实现这一点：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("yujinchit/chitgpt")

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("yujinchit/chitgpt")

# 设置对话历史
chat_history = ""

# 进行对话
while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input("User: ")
    
    # 将用户输入添加到对话历史中
    chat_history += user_input + tokenizer.eos_token
    
    # 将对话历史编码为输入张量
    input_ids = tokenizer.encode(chat_history, return_tensors="pt")
    
    # 生成响应
    response = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    
    # 将响应解码为文本并打印
    bot_response = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)
    print("ChitGPT: " + bot_response)
    
    # 更新对话历史
    chat_history += bot_response + tokenizer.eos_token

这段代码会启动一个简单的命令行界面，您可以在其中与 ChitGPT 进行对话。当您输入一条消息时，代码会将其添加到对话历史中，并将对话历史编码为输入张量，然后使用 ChitGPT 生成一个响应。最后，它会将响应解码为文本并打印出来。