在C#中，可以使用Microsoft.ML库来构建和训练机器学习模型，并使用TensorFlow库来加载和使用GPT-2模型。下面是一个使用C#实现的简单AI聊天机器人示例代码：

```csharp

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.IO;

using System.Linq;

using Microsoft.ML;

using Microsoft.ML.Transforms.Text;

using TensorFlow;

class Program

{

static void Main(string[] args)

{

// 加载模型

var modelPath = "path/to/gpt2/model";

var model = new TFSession().LoadGraphModel(modelPath);

// 定义问题和答案的对应关系

var data = new List<(string question, string answer)>

{

("你好", "你好呀"),

("你叫什么名字", "我叫AI聊天机器人"),

("你会做什么", "我可以回答你的问题"),

("谢谢", "不用谢")

};

// 训练模型

var mlContext = new MLContext();

var dataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(data);

var pipeline = mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Features", "question")

.Append(mlContext.Transforms.Text.NormalizeText("Features"))

.Append(mlContext.Transforms.Text.TokenizeIntoWords("Features"))

.Append(mlContext.Transforms.Text.ApplyWordEmbedding("Features", "Features"))

.Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Input", "Features"))

.Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Output", "Features"))

.Append(mlContext.Transforms.CopyColumns("Label", "answer"))

.Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label"))

.Append(mlContext.Transforms.Model.AddDnnClassifier())

.Fit(dataView);

// 循环等待用户输入问题

while (true)

{

Console.Write("请输入你的问题：");

var question = Console.ReadLine();

// 使用模型生成回答

var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<(string question, string answer), Prediction>(pipeline);

var prediction = predictionEngine.Predict((question, ""));

var answer = GenerateAnswer(model, prediction.Label);

Console.WriteLine(answer);

}

}

// 使用GPT-2模型生成回答

static string GenerateAnswer(TFGraph model, string question)

{

using var session = new TFSession(model);

var input = Encoding.ASCII.GetBytes(question);

var output = session.Run(new[] { model["input"].Output }, new[] { input }, new[] { model["output"].Output });

var answer = Encoding.ASCII.GetString(output[0].GetValue());

return answer;

}

// 定义模型预测结果类

public class Prediction

{

[ColumnName("PredictedLabel")]

public uint Label { get; set; }

}

}

```

在这个示例代码中，我们首先使用TFSession类加载和初始化了GPT-2模型，然后定义了问题和答案的对应关系，并使用Microsoft.ML库构建和训练了一个分类模型。接下来，我们使用循环等待用户输入问题，并使用分类模型预测问题的答案类型。最后，我们使用GPT-2模型生成相应的回答。

需要注意的是，这个示例代码中需要使用TensorFlow库加载和使用GPT-2模型，并使用Microsoft.ML库构建和训练分类模型。同时，也需要对模型的性能和准确性进行评估和优化，以便获得更好的聊天体验。

出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/621214708