tokens = [src_vocab.stoi[tok] for tok in src_tokenizer(src)] # 构造一个样本

这段代码是什么意思？

这段代码是将一个源语言的句子（src）转化为对应的token序列（tokens）。首先，使用src_tokenizer对源语言句子进行分词，得到一个由单词组成的列表。然后，使用src_vocab.stoi将每个单词转化为其在词表中的索引，构成token序列tokens。这个token序列可以作为模型输入的一部分，用于翻译或其他任务。

相关问题

def translate(model, src, data_loader, config): src_vocab = data_loader.de_vocab tgt_vocab = data_loader.en_vocab src_tokenizer = data_loader.tokenizer['de'] model.eval() tokens = [src_vocab.stoi[tok] for tok in src_tokenizer(src)] # 构造一个样本 num_tokens = len(tokens) src = (torch.LongTensor(tokens).reshape(num_tokens, 1)) # 将src_len 作为第一个维度 with torch.no_grad(): tgt_tokens = greedy_decode(model, src, max_len=num_tokens + 5, start_symbol=data_loader.BOS_IDX, config=config, data_loader=data_loader).flatten() # 解码的预测结果 return " ".join([tgt_vocab.itos[tok] for tok in tgt_tokens]).replace("<bos>", "").replace("<eos>", "")

这段代码是什么意思？

这段代码是一个使用seq2seq模型进行翻译的函数。它需要一个seq2seq模型，一个源语言句子（src），一个数据加载器（data_loader）和一个配置文件（config）作为输入。

首先，从数据加载器中获取源语言词表（src_vocab）、目标语言词表（tgt_vocab）和源语言分词器（src_tokenizer）。然后，将源语言句子分词，将每个单词转化为其在词表中的索引，构成token序列tokens。

接下来，将token序列tokens转化为PyTorch的LongTensor，并reshape成形状为(num_tokens, 1)的张量，其中num_tokens为token序列的长度。这个张量作为模型的输入，调用greedy_decode函数进行解码，得到目标语言的token序列tgt_tokens。

最后，将目标语言的token序列tgt_tokens转化为单词序列，通过join函数连接单词，将结果作为翻译结果返回。在转化为单词序列之前，需要将BOS（Beginning of Sentence）和EOS（End of Sentence）标记从序列中删除。

def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置允许梯度计算 #predicted_tokens = predicted_tokens.requires_grad_() #target_tokens = target_tokens.requires_grad_() scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss

在您提供的代码中，您试图使用`requires_grad_()`方法设置`predicted_tokens`和`target_tokens`的`requires_grad`属性为`True`。然而，这是不正确的用法，因为`requires_grad_()`方法返回的是原张量本身，并不会改变原张量的`requires_grad`属性。

要正确设置`predicted_tokens`和`target_tokens`的`requires_grad`属性为`True`，您可以使用以下代码：

predicted_tokens.requires_grad = True
target_tokens.requires_grad = True

将这两行代码添加到您的代码中，以确保这两个张量在计算梯度时被跟踪。

请注意，只有在需要计算梯度的张量上调用`requires_grad_()`方法才会更改其属性。对于不需要计算梯度的张量（例如输入数据），您可以将其保持为不可训练状态。

如果您还有其他问题，请随时提问。