编写 ChatGPT 代码涉及多个方面，涵盖数据准备、模型建立和训练、推理过程等。下面是一个基本的 ChatGPT 代码示例：

```python

import torch

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载预训练模型和tokenizer

model_name = 'gpt2'

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name).to(device)

def generate_response(input_text):

# 输入转换为模型可识别的token序列

input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt').to(device)

# 使用ChatGPT生成回复

output = model.generate(input_ids=input_ids,

max_length=100,

pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

# 解码并返回回复文本

response_text = tokenizer.decode(output[:, input_ids.shape[-1]:][0],

skip_special_tokens=True)

return response_text

while True:

user_input = input("User: ")

if user_input.lower() == "quit":

print("Chat ended.")

break

response = generate_response(user_input)

print("Bot:", response)

```

在上述代码中，我们使用了 `transformers` 库提供的 `GPT2Tokenizer` 和 `GPT2LMHeadModel` 类来加载预先训练好的英文聊天窗口式语言模型（ChatGPT），用户输入被传递给 `generate_response()` 函数，该函数将文本转换为模型可识别的 token 序列，并使用 `model.generate()` 方法生成回复，生成的回复被解码并打印出来。