解释下面这段代码 def pad_sequence(seq_feature, batch_first=True, padding_value=0, max_len=966): """对长度不同于模型输入的音频进行padding或截断""" feature_shape = seq_feature.shape feat_len = feature_shape[0] if feat_len > max_len: # truncate to max length seq_feature = seq_feature[:max_len].unsqueeze(0) return seq_feature batch_size = 1 trailing_dims = feature_shape[1:] if batch_first: out_dims = (batch_size, max_len) + trailing_dims else: out_dims = (max_len, batch_size) + trailing_dims out_tensor = seq_feature.data.new(*out_dims).fill_(padding_value) if batch_first: out_tensor[0, :feat_len, ...] = seq_feature else: out_tensor[:feat_len, 0, ...] = seq_feature return out_tensor

这段代码是用于对长度不同于模型输入的音频进行padding或截断的。具体来说，它的输入是一个形状为(seq_len, feature_dim)的特征序列，其中seq_len表示该特征序列的长度，feature_dim表示每个特征向量的维度。该函数首先获取输入序列的长度feat_len，如果feat_len大于max_len，就将输入序列截断到max_len的长度。如果feat_len小于等于max_len，就对输入序列进行padding，使其长度等于max_len。padding使用的值为padding_value。

输出为形状为(batch_size, max_len, feature_dim)的张量，其中batch_size表示批大小，如果batch_first为True，则batch_size为1，特征序列在第二个维度上，即张量的形状为(batch_size, seq_len, feature_dim)，否则特征序列在第一个维度上，即张量的形状为(seq_len, batch_size, feature_dim)。输出张量中，长度小于等于原始特征序列长度feat_len的部分是原始特征序列，其余部分都是padding_value。

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pad_packed_sequence(sequence = output_packed, batch_first = True, padding_value=self.config.pad_idx, total_length = seq_lens.max())

这段代码是什么意思？

这段代码是将经过PackedSequence打包的RNN的输出进行解包，返回一个元组(output, lengths)，其中output是解包后的输出张量，lengths是一个包含每个序列的实际长度的张量。其中，sequence是经过PackedSequence打包后的张量，batch_first表示是否将batch_size放在第一维，padding_value表示填充的值，total_length表示序列的总长度，seq_lens.max()表示序列中最长的长度。

def collate_fn(features: Dict): batch_input_ids = [torch.LongTensor(feature["input_ids"]) for feature in features] batch_attention_mask = [torch.LongTensor(feature["attention_mask"]) for feature in features] batch_labels = [torch.LongTensor(feature["labels"]) for feature in features] # padding batch_input_ids = pad_sequence(batch_input_ids, batch_first=True, padding_value=0) batch_attention_mask = pad_sequence(batch_attention_mask, batch_first=True, padding_value=0) batch_labels = pad_sequence(batch_labels, batch_first=True, padding_value=-100) return { "input_ids": batch_input_ids, "attention_mask": batch_attention_mask, "labels": batch_labels }这段什么意思

这段代码是一个数据加载器的 `collate_fn` 函数，用于将单个数据样本组合成一个批次数据。函数的输入 `features` 是一个字典，包含多个数据样本，每个样本都包含了输入的 `input_ids`，`attention_mask` 和目标 `labels`。函数的输出是一个字典，包含了批量的输入 `input_ids`，`attention_mask` 和目标 `labels`。

具体地，函数首先将每个数据样本的 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 分别取出，并使用 `torch.LongTensor()` 将它们转换为 `torch.Tensor` 类型。然后，函数使用 `pad_sequence()` 函数对 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 进行填充，使它们在批次维度上具有相同的长度。在填充时，`batch_first=True` 表示批次维度在第一维，`padding_value=0` 表示填充的值为0（对于 `input_ids` 和 `attention_mask`），`padding_value=-100` 表示填充的值为-100（对于 `labels`）。最后，函数将填充后的 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 组合成一个字典，并返回。