使用chatgpt写代码

ChatGPT可用于编写代码,以下是使用ChatGPT编写一个简单的Python脚本的示例:

用户:我想写一个程序来计算两个数字的和。
助手:好的,你需要一个用户输入两个数字,然后我们将计算它们的和。你想如何获取用户输入?
用户:我想使用input函数来获取用户输入。
助手:好的,下面是代码示例:

num1 = int(input("请输入第一个数字:"))
num2 = int(input("请输入第二个数字:"))
sum_result = num1 + num2
print("两个数字的和为:", sum_result)

用户:太棒了,这是我想要的!
助手:请记得在使用input函数获取用户输入之前,确保输入的是一个有效的数字,否则程序将会出错。还有其他问题吗?

以下是一个使用ChatGPT编写代码的示例:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 加载ChatGPT模型和标记器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

# 设置对话历史
chat_history = "你好!"

while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input("用户: ")

    # 表示结束对话的关键词
    if user_input.lower() == "再见":
        print("ChatGPT: 再见!")
        break

    # 将用户输入编码为输入向量
    input_ids = tokenizer.encode(chat_history + user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")

    # 生成回复
    output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)

    # 解码回复向量为文本
    response = tokenizer.decode(output[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)

    # 更新对话历史
    chat_history += user_input + tokenizer.eos_token + response + tokenizer.eos_token

    # 打印回复
    print("ChatGPT:", response)

此代码使用Hugging Face的transformers库中的AutoModelForCausalLMAutoTokenizer加载了ChatGPT模型和标记器。然后,它通过使用用户输入来更新对话历史,并生成模型的回复。用户输入”再见”将终止对话。

请注意,此示例使用的是逐行输入,而不是基于特定任务的完整代码。在实际应用中,您可能需要根据特定的情况对代码进行调整。

使用chatgpt写代码 发布者:luotuoemo,转转请注明出处:https://www.chatairc.com/33925/

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