embeddings_right = self.model(**keys_token, output_hidden_states=True, return_dict=True, sent_emb=True).pooler_output这行代码什么意思

这行代码是用来获取ChitGPT模型的输出，其中包括输入的文本经过模型处理后的嵌入表示（embeddings）和池化层（pooler）的输出。具体来说，代码中的`self.model(**keys_token, output_hidden_states=True, return_dict=True, sent_emb=True)`表示对输入的文本进行模型处理，其中`output_hidden_states=True`表示输出所有隐藏层的表示，`return_dict=True`表示以字典形式返回结果，`sent_emb=True`表示只返回最后一个隐藏层的表示。接着，`.pooler_output`表示获取模型池化层的输出。因此，代码的最终结果`embeddings_right`是一个包含了ChitGPT模型的嵌入表示和池化层输出的字典。

相关问题

def _calc(self, h, t, r): # Calculate rotated complex embeddings re_head, im_head = torch.chunk(h, 2, dim=-1) # 头实体：分块 实数域与复数域 re_tail, im_tail = torch.chunk(t, 2, dim=-1) # 尾实体： re_relation, im_relation = torch.chunk(r, 2, dim=-1) # 关系： re_head = torch.unsqueeze(re_head, dim=-1) im_head = torch.unsqueeze(im_head, dim=-1) re_tail = torch.unsqueeze(re_tail, dim=-1) im_tail = torch.unsqueeze(im_tail, dim=-1) # Perform rotation re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation im_t = -re_tail * im_relation + im_tail * re_relation # Concatenate real and imaginary part of embeddings h = torch.cat([re_h, im_h], dim=-1) t = torch.cat([re_t, im_t], dim=-1) return h, t解释

这段代码是一个用于在知识图谱中进行实体关系预测的模型中的一个函数。该函数的作用是将头实体、尾实体和关系的复杂向量表示进行旋转，得到新的向量表示。具体来说，该函数首先将头实体、尾实体和关系的复杂向量表示分为实部和虚部两个部分，然后通过旋转公式计算得到新的实部和虚部，最后将实部和虚部拼接起来得到新的向量表示。其中，旋转公式是re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation和im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation，re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation和im_t = -re_tail * im_relation + im_tail * re_relation。

def forward_once(self, sentA, batch, lengths): """ Performs the forward pass for each batch """ ## batch shape: (batch_size, seq_len) ## embeddings shape: ( batch_size, seq_len, embedding_size) # TODO implement # fetching word embeddings embeddings = self.pretrained_model.encode(sentA) embeddings = torch.tensor(embeddings, dtype=torch.float) # packing each batch embedding before sending to the LSTM packed_embeddings = pack_padded_sequence(embeddings, lengths, batch_first=True, enforce_sorted=False) output, (lstm_h, lstm_cell) = self.BiLSTM(packed_embeddings, self.hidden) 报错：RuntimeError: input must have 2 dimensions, got 1是哪一个数据的问题？

根据代码中的变量名和注释，可以看出 `sentA` 是输入的句子列表，`lengths` 是每个句子的长度列表，`batch` 是批次大小。根据报错信息，是输入的维度不正确，应该是 `sentA` 的维度不对。

根据代码，`self.pretrained_model.encode(sentA)` 返回的是句子列表 `sentA` 中每个句子的词向量，因此 `embeddings` 的形状应该是 `(batch_size, seq_len, embedding_size)`。但是在 `forward_once` 函数中，`embeddings` 是通过 `torch.tensor` 转换成张量时指定了一个维度，因此导致了维度错误的问题。

解决方法是，去掉 `embeddings` 转换时指定的维度，即：

embeddings = torch.tensor(embeddings, dtype=torch.float)

改为：

embeddings = torch.tensor(embeddings, dtype=torch.float)

这样的话，`embeddings` 的形状就会自动匹配输入的 `packed_embeddings` 张量的形状，就不会出现维度错误的问题了。