squeeze = tf.squeeze(output, [4]) transpose = tf.transpose(squeeze, [0, 2, 3, 1])

这段代码将张量 output 经过 squeeze() 函数之后，再经过 transpose() 函数进行转置。具体来说，squeeze() 函数将张量 output 的第 4 个维度压缩掉，然后 transpose() 函数将剩余维度按照指定顺序进行转置，得到新的张量 transpose。

在这个例子中，[0, 2, 3, 1] 表示将第 0、2、3、1 个维度进行转置。具体来说，第 0 个维度保持不变，第 2 个维度变成新张量的第 1 个维度，第 3 个维度变成新张量的第 2 个维度，第 1 个维度变成新张量的第 3 个维度。这个操作主要是为了将张量的维度重新排列，以满足后续运算的需求。

需要注意的是，在使用 transpose() 函数时，你需要指定需要变换的维度的顺序。在这个例子中，[0, 2, 3, 1] 表示将第 0、2、3、1 个维度进行转置。如果你需要变换多个维度的顺序，可以将它们放在一个列表中，例如 [1, 2, 3, 0] 表示将第 1、2、3、0 个维度进行转置。

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详细分析代码“def cnn_model(features, target): target = tf.one_hot(target, 15, 1, 0) #对词编码 word_vectors = tf.contrib.layers.embed_sequence(features ,vocab_size=n_words ,embed_dim=EMBEDDING_SIZE ,scope='words') word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3) with tf.variable_scope('CNN_Layer1'): # 添加卷积层做滤波 conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors ,N_FILTERS #滤波数10 ,FILTER_SHAPE1 ,padding='VALID') # 添加RELU非线性 conv1 = tf.nn.relu(conv1) # 最大池化 pool1 = tf.nn.max_pool(conv1 ,ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1]#ksize池化窗口大小[1,4,1,1] ,strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1]#步长[1,2,1,1] ,padding='SAME')#填充补0 # 对矩阵进行转置，以满足形状 pool1 = tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2]) with tf.variable_scope('CNN_Layer2'):”每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释

代码分析如下：

def cnn_model(features, target):
    # 对target进行one-hot编码
    target = tf.one_hot(target, 15, 1, 0)
    # 对features中的词进行embedding，得到词向量
    word_vectors = tf.contrib.layers.embed_sequence(features,
                                                     vocab_size=n_words,
                                                     embed_dim=EMBEDDING_SIZE,
                                                     scope='words')
    # 在词向量上增加一个维度，用于卷积
    word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3)
    
    with tf.variable_scope('CNN_Layer1'):
        # 添加卷积层
        conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors,
                                                N_FILTERS,
                                                FILTER_SHAPE1,
                                                padding='VALID')
        # 对卷积结果进行ReLU非线性变换
        conv1 = tf.nn.relu(conv1)
        # 对卷积结果进行最大池化
        pool1 = tf.nn.max_pool(conv1,
                               ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1],
                               strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1],
                               padding='SAME')
        # 对池化结果进行转置，以满足形状要求
        pool1 = tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2])
    
    with tf.variable_scope('CNN_Layer2'):
        # 添加卷积层
        conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1,
                                                N_FILTERS,
                                                FILTER_SHAPE2,
                                                padding='VALID')
        # 对卷积结果进行ReLU非线性变换
        conv2 = tf.nn.relu(conv2)
        # 对卷积结果进行最大池化
        pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1])
    
    # 将池化结果送入全连接层，输出最终的分类结果
    logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None)
    loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits)
    train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework.get_global_step(),
                                               optimizer='Adam', learning_rate=LEARNING_RATE)
    
    return ({
        'class': tf.argmax(logits, 1),
        'prob': tf.nn.softmax(logits)
    }, loss, train_op)

1. `tf.one_hot(target, 15, 1, 0)`：对target进行one-hot编码，将每个词转化为一个长度为15的向量，其中对应的位置为1，其余为0。
2. `tf.contrib.layers.embed_sequence(features, vocab_size=n_words, embed_dim=EMBEDDING_SIZE, scope='words')`：对features（即输入的词）进行embedding，将每个词转化为一个EMBEDDING_SIZE维的向量。
3. `tf.expand_dims(word_vectors, 3)`：在词向量上增加一个维度，用于卷积。
4. `tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors, N_FILTERS, FILTER_SHAPE1, padding='VALID')`：添加卷积层，使用N_FILTERS个大小为FILTER_SHAPE1的滤波器进行卷积操作。
5. `tf.nn.relu(conv1)`：对卷积结果进行ReLU非线性变换。
6. `tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1], strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1], padding='SAME')`：对卷积结果进行最大池化，使用大小为POOLING_WINDOW的池化窗口，步长为POOLING_STRIDE。
7. `tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2])`：对池化结果进行转置，将第3维和第4维交换，以满足后续卷积层的输入要求。
8. `tf.contrib.layers.convolution2d(pool1, N_FILTERS, FILTER_SHAPE2, padding='VALID')`：添加卷积层，使用N_FILTERS个大小为FILTER_SHAPE2的滤波器进行卷积操作。
9. `tf.nn.relu(conv2)`：对卷积结果进行ReLU非线性变换。
10. `tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1])`：对卷积结果进行最大池化，并去除不必要的维度。
11. `tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None)`：将池化结果送入全连接层，输出最终的分类结果。
12. `tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits)`：计算损失函数，使用softmax交叉熵作为损失函数。
13. `tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework.get_global_step(), optimizer='Adam', learning_rate=LEARNING_RATE)`：使用Adam优化器最小化损失函数，更新模型参数。

.squeeze(dim=1).transpose(1,2)

This code is performing two operations:

1. `squeeze(dim=1)`: This removes the dimension with size 1 along the specified dimension `dim` (in this case, `dim=1`). For example, if the input tensor had shape `(batch_size, 1, sequence_length, feature_dim)`, this operation would remove the dimension with size 1 along the second dimension, resulting in a tensor of shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`.

2. `transpose(1,2)`: This transposes the tensor such that the second and third dimensions are swapped. For example, if the input tensor had shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`, this operation would swap the second and third dimensions, resulting in a tensor of shape `(batch_size, feature_dim, sequence_length)`.

Overall, this code is likely being used to reshape a tensor for further processing or analysis.