super(Embeddings, self).__init__()

This line of code is calling the constructor of the parent class of the current class. In other words, it is initializing the class by calling the constructor of its parent class, and any necessary initialization or setup for the parent class will be performed.

The `super()` function is used to call a method of a parent class, and in this case, it is calling the constructor of the parent class of `Embeddings`. This is often used in object-oriented programming to avoid duplicating code in child classes that already exists in a parent class.

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super(Dice, self).__init__()后怎么定义device

在调用 `super(Dice, self).__init__()` 时，`self` 对象已经被创建。我们可以在这之后来定义 `device`。例如：

class Dice(nn.Module):
    def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None):
        super(Dice, self).__init__()
        self.num_embeddings = num_embeddings
        self.embedding_dim = embedding_dim
        self.padding_idx = padding_idx
        self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=self.padding_idx)
        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

在这个例子中，我们在 `__init__` 方法中定义了 `device`。它使用了 `torch.device` 函数来判断当前是否可以使用 GPU，如果可以则选择 GPU，否则选择 CPU。

补充以下代码： def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, label_size, batch_size): super(LSTMClassifier, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.batch_size = batch_size # 实验三（扩展）：更换为 glove 词向量 self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 实验一：定义 LSTM 层，并替换为 BiLSTM，RNN，比较其不同 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim) self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, label_size) self.hidden = self.init_hidden()

在这段代码中，需要添加 forward 方法来完成模型的前向传播。代码如下：

def forward(self, sentence):
embeds = self.word_embeddings(sentence) # 获取词嵌入向量
lstm_out, self.hidden = self.lstm(embeds.view(len(sentence), self.batch_size, -1), self.hidden) # LSTM层的输出
tag_space = self.hidden2label(lstm_out[-1]) # 取最后一个时间步的输出，作为标签空间
tag_scores = F.log_softmax(tag_space, dim=1) # 在标签空间上进行logsoftmax，得到预测的标签概率
return tag_scores

其中，输入的 sentence 是一个长为 sequence_length 的 LongTensor，表示一个句子中每个单词在词典中的索引。在 forward 方法中，首先通过词嵌入层获取词嵌入向量，然后将其转换成 LSTM 层接受的格式 (seq_len, batch_size, input_size)，接着将其输入到 LSTM 层中，得到 LSTM 层的输出 lstm_out 和最后一个时间步的隐藏状态 self.hidden。将 lstm_out 的最后一个时间步的输出经过一个线性层和 logsoftmax 层，得到预测的标签概率。