注释一下你给的代码

当然，下面是代码注释：

# 导入必要的库
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer,PT2LMHeadModel

# 加载预训模型和分词器tokenizer = GPT2.from_pretrained('gpt-medium')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-medium')

# 输入文本
text = "Hello, how are you?"

# 分词
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)

# 解码输出文本
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# 输出结果
print(output_text)

这段代码的作用是使用预训练的GPT2模型和分词器，生成一段新的文本。具体步骤如下：

1. 首先，我们导入了必要的库。其中，`torch`是PyTorch框架的核心库，`transformers`是Hugging Face公司开发的自然语言处理库，里面包含了许多常用的预训练模型和分词器。
2. 然后，我们加载了GPT2-medium模型和对应的分词器，使用`from_pretrained`方法即可完成。
3. 接着，我们输入了一段文本`text`，这里我们输入的是`"Hello, how are you?"`。
4. 我们使用分词器`tokenizer`对输入文本进行分词，将其转换成模型可以处理的格式。具体来说，我们使用`encode`方法将文本转换成ID表示，并将其封装成PyTorch张量的形式，以便后续输入模型。
5. 现在，我们可以使用GPT2模型`model`来生成新的文本了。我们使用`generate`方法来完成，其中`input_ids`是输入的张量，`max_length`是生成文本的最大长度，`num_beams`是束搜索的大小，`no_repeat_ngram_size`是重复n元组的最大长度，`early_stopping`是一个布尔值，表示是否在遇到一个停止标记（如句号）后停止生成。
6. 我们得到了一个输出张量`output`，其中包含了生成的文本。我们使用分词器`tokenizer`的`decode`方法将其解码成可读的文本形式。
7. 最后，我们将生成的文本输出到屏幕上。

希望这样的注释能够帮助您更好地理解代码的功能和实现方式。