h = tf.slice(H, [0, j, 0], [batch_size, 1, HIDDEN_VECTOR_LEN])

这行代码使用 TensorFlow 的 slice 函数从张量 H 中提取一部分，具体来说，从第 0 维取 batch_size 个元素，从第 1 维（即列维度）取第 j 个元素，从第 2 维（即隐藏向量维度）取全部元素。也就是说，它从 H 中提取了一个形状为 [batch_size, 1, HIDDEN_VECTOR_LEN] 的三维张量 h。这个张量 h 是 H 中第 j 列的所有 batch 的隐藏向量。

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h = tf.slice(H, [0, j, 0], [batch_size, 1, HIDDEN_VECTOR_LEN]) h = tf.squeeze(h, [1])

这段代码的作用是从张量H中取出第j列的数据，然后将维度为1的那一维进行压缩，得到一个形状为(batch_size, HIDDEN_VECTOR_LEN)的张量h。具体来说，tf.slice函数的第一个参数是要切片的张量，第二个参数是指定从哪个位置开始切，第三个参数是指定切多少个元素。而tf.squeeze函数则是用来压缩张量的维度，第一个参数是要压缩的张量，第二个参数是指定要压缩哪个维度。在这段代码中，我们将维度为1的那一维进行了压缩，从而得到了一个(batch_size, HIDDEN_VECTOR_LEN)的张量。