在pytorch中，这句话是什么意思：loss_poi = criterion_poi(y_pred_poi_adjusted.transpose(1, 2), y_poi)

这句话的意思是用预测值 y_pred_poi_adjusted 与真实值 y_poi 计算出 poi 的损失函数。其中，y_pred_poi_adjusted.transpose(1, 2) 是将 y_pred_poi_adjusted 中的第一维和第二维进行转置，使其与 y_poi 的维度相同，方便计算损失函数。criterion_poi 是预定义的损失函数，具体是什么取决于开发者的选择。

相关问题

在pytorch中，这里为什么要用到transpose(1,2)：loss_poi = criterion_poi(y_pred_poi_adjusted.transpose(1, 2), y_poi)

transpose(1,2)的作用是对矩阵进行转置。在这里，y_pred_poi_adjusted是一个大小为(batch_size, seq_len, num_classes)的张量，其中batch_size表示批量大小，seq_len表示序列长度，num_classes表示类别数量。而y_poi是一个大小为(batch_size, seq_len)的张量，其中每个元素表示相应位置的标签。为了计算损失，需要将y_pred_poi_adjusted的形状转换为(batch_size, num_classes, seq_len)，使得每个batch中的每个预测值与相应的标签对应。因此需要使用transpose(1,2)。

在pytorch中，这句话是什么意思：criterion_poi = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-1)

这句话是定义了一个交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的实例，该实例的 ignore_index 参数被设置为 -1。在使用该损失函数进行训练时，所有标签为 -1 的样本将被忽略，不会对损失函数的计算产生影响。