def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True weight = [] adds = [] for i in range(logits.size(0)): top_k_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask_i = mask[i].clone() # 创建副本 mask_i[top_k_indices] = 1 - logits[i][top_k_indices] mask_1 = mask[i].clone() # 创建副本 mask_1[top_k_indices] = 1 weight.append(mask_1.clone()) # 创建副本并赋值回 mask adds.append(mask_i.clone()) # 创建副本并赋值回 mask score = (logits + torch.stack(adds)) * torch.stack(weight) return score

这段代码是一个前向传播函数，根据输入的问题和答案计算得分。下面是对每个部分的解释：

1. 首先，通过将输入的问题和答案索引传递给嵌入层(`self.embedding`)，将问题和答案转换为嵌入向量(`question_embed`和`answer_embed`)。

2. 接下来，将问题嵌入向量输入到编码器(`self.encoder`)中，得到问题的隐藏状态(`question_hidden`)。

3. 将答案嵌入向量和问题的隐藏状态作为输入，通过编码器(`self.encoder`)得到答案的输出和隐藏状态(`answer_outputs`)。

4. 使用注意力机制(`self.attention`)计算答案输出的权重(`attention_weights`)，并通过softmax函数进行归一化。

5. 使用注意力权重加权平均答案输出向量，得到上下文向量(`context_vector`)。

6. 将上下文向量输入到解码器(`self.decoder`)中，得到最终的得分。

7. 对于每个样本，使用`torch.topk`函数选择得分最高的前k个值，并创建一个与logits相同形状的零张量作为mask。

8. 对于每个样本，根据得分最高的前k个值所在的索引，将mask中对应位置的值设置为1-logits中对应位置的值，同时创建另一个mask副本并将对应位置的值设置为1。

9. 对于每个样本，将创建的mask副本添加到weight列表中，并将另一个mask副本添加到adds列表中。

10. 通过将logits和adds列表中的张量进行相加，并将weight列表中的张量与相加的结果相乘，得到最终的得分(`score`)。

这段代码的目的是根据答案的得分，计算并返回一个得分矩阵。请注意，该代码片段缺少一些必要的导入和类定义部分。如果你需要更多帮助，请提供完整的代码或更多上下文信息。