pos = np.arange(seq_len)[:, np.newaxis] // np.power(10000, 2 * np.arange(d_model)[np.newaxis, :] // d_model)当前版本不支持这个操作，计算pos是否可以用其他方式，比如用LSTM ?

这段代码实现了一个常用的位置编码方式，用于在Transformer等模型中引入序列位置的信息。如果当前版本不支持该操作，可以尝试使用其他的位置编码方式，比如相对位置编码或者直接将位置信息作为额外的输入输入到模型中。使用LSTM等循环神经网络也可以引入序列位置的信息，但是与Transformer等模型相比，其计算复杂度较高，可能不太适合处理长序列。

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seq_list = np.concatenate(seq_list, axis=0)

这行代码将一个列表 seq_list 中的所有数组沿着第0个轴（行）进行拼接，最终生成一个新的一维数组。这里使用了 NumPy 库中的 np.concatenate 函数，其返回值就是拼接后的新数组。

例如，假设 seq_list 是一个包含三个一维数组的列表：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])

seq_list = [a, b, c]

那么，使用 np.concatenate(seq_list, axis=0) 将这三个数组沿着第0个轴进行拼接：

result = np.concatenate(seq_list, axis=0)

print(result)  # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

这里的 result 就是拼接后的新数组，其内容为 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, tf.math.floordiv(2 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32), d_model)) File "d:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\tensor_shape.py", line 540, in __truediv__ "please use // instead".format(type(other).__name__)) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'Dimension' and 'int', please use // instead

这个错误是因为 TensorFlow 中的张量形状对象 Dimension 不能直接除以 Python 中的整数，需要使用 // 运算符进行整除。您可以将代码中所有的 / 操作符替换为 //，或者使用 tf.math.divide() 函数替换所有的除法操作。比如：

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, tf.math.floordiv(2 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32), d_model))

可以改为：

pos = tf.convert_to_tensor(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], dtype=tf.float32) // tf.pow(10000.0, tf.math.floordiv(2 * tf.range(d_model, dtype=tf.float32), tf.cast(d_model, tf.float32)))

这样就不会再出现这个错误了。