emb_x = self.emb(x).view(batch_size, -1)

这行代码的作用是将输入张量 x 映射为一个二维张量 emb_x。首先，self.emb(x) 是将输入张量 x 映射到词嵌入空间的操作，它返回一个三维张量，其形状为 [batch_size, seq_len, emb_dim]，其中，batch_size 表示输入的样本数，seq_len 表示输入序列的长度，emb_dim 表示词嵌入的维度。然后，view(batch_size, -1) 操作将三维张量 emb_x 重塑为一个二维张量，其中第一维的大小为 batch_size，第二维的大小为 -1，表示自动计算。由于在重塑前已经知道 batch_size 的大小，所以第二个参数 -1 会自动计算为 $seq\_len \times emb\_dim$，即将每个样本的词嵌入拼接成一行，形状为 [batch_size, seq_len * emb_dim]。最终，emb_x 是一个二维张量，每行表示一个样本在词嵌入空间的表示。

相关问题

def forward(self, x): batch_size = x.shape[0] emb_x = self.emb(x).view(batch_size, -1) dnn = self.dnn(emb_x) dcn = self.cross_network(emb_x) return self.stack(torch.cat([dnn, dcn], dim=1)).squeeze(1)

这段代码的作用是对输入张量 x 进行处理，返回一个输出张量。具体来说，它首先将输入张量 x 映射为一个二维张量 emb_x，然后将 emb_x 输入到两个不同的网络中，分别为 dnn 和 dcn。其中，dnn 是一个深度神经网络，dcn 是一个交叉网络。最后，它将 dnn 和 dcn 的输出张量在第二个维度上拼接起来，并通过 stack 和 squeeze 操作将其转换为一个一维张量，作为最终的输出张量返回。

具体来说，torch.cat([dnn, dcn], dim=1) 是在第二个维度上将 dnn 和 dcn 的输出张量拼接起来，形成一个新的张量。self.stack 将这个张量转换为一个三维张量，第一维大小为 1，第二维大小为 batch_size，第三个维度大小为 dnn 和 dcn 输出张量的总大小。最后，squeeze(1) 将第一维的大小压缩为 1，将第二维的大小压缩为 batch_size，返回一个一维张量。

n = torch.ones_like(inputs[:, :, 0]).sum(1).view(-1, 1) n = self.emb_n(n).unsqueeze(1)代码是什么意思

这段代码是在计算输入文本序列中每个单词的词向量表示中添加位置编码。其中，`inputs`是输入的文本序列，`n`是一个大小为`(batch_size, 1)`的张量，表示输入文本序列的长度，通过对第0维度求和并重塑得到。`torch.ones_like()`函数会创建一个形状与`inputs[:, :, 0]`相同的张量，并且所有元素都为1，这个张量的作用是计算输入序列的长度。`self.emb_n()`函数是一个线性变换层，将输入的长度`n`映射到一个与词向量相同维度的向量。`unsqueeze(1)`函数是将`n`的维度在第1维上扩展一维，使得它与词向量的维度相同，便于后续的加和操作。最终，`n`的形状为`(batch_size, seq_len, hidden_size)`，可以与词向量`inputs`相加得到带有位置编码的文本输入。