torch.arange(200).long().unsqueeze(0).expand(4, -1)的输出是什么

这段代码的输出是一个张量，形状为 (4, 200)。具体来说，这个张量是通过以下步骤得到的：

1. torch.arange(200) 生成一个形状为 (200,) 的一维张量，包含了从 0 到 199 的整数。

2. .long() 把这个一维张量的数据类型转换为整型。

3. .unsqueeze(0) 在第 0 维插入一个维度，把这个一维张量变成形状为 (1, 200) 的二维张量。

4. .expand(4, -1) 把这个二维张量沿着第 0 维复制 4 次，沿着第 1 维不变，得到形状为 (4, 200) 的张量。

最后得到的张量的每一行都是从 0 到 199 的整数序列，共有 4 行。

相关问题

self.wte(torch.arange(200).long().unsqueeze(0).expand(4, -1))的输出是什么?

假设模型的词表大小为200，这行代码的作用是生成一个4行200列的张量，其中每一行都是0到199的整数序列。具体来说，这行代码首先生成一个200维的长整型向量，其中每个元素的值对应模型词表中的一个单词。然后使用`unsqueeze(0)`将这个向量在第0个维度上扩展，即将其形状从(200,)变为(1, 200)。接着使用`expand(4, -1)`将这个张量在第0个维度上复制4遍，即将其形状从(1, 200)变为(4, 200)。输出结果是一个形状为(4, 200)的张量，表示4个长度为200的整数序列。

class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误

代码中的错误在于使用了错误的语法和变量命名。以下是需要修正的错误：

1. 函数 `u()` 的定义中，应该将 `train size` 改为 `train_size`。同样的，`batch_ size` 改为 `batch_size`。

2. 在 `u()` 函数中，`int(num_ data 1 batch_ size)` 的语法是错误的，应该改为 `int(num_data / batch_size)`。

3. 在 `u()` 函数中，`self.leftover flag` 的语法也是错误的，应该改为 `self.leftover_flag`。

4. 在 `u()` 函数中，`long( )self.leftover flag = True` 的语法是错误的，应该将其分成两行，并且添加缺少的冒号。

5. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size` 的语法是错误的，应该将 `self .batch size` 改为 `self.batch_size`。

6. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 的语法是错误的，应该将 `self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 改为 `self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)`。

7. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`if self.leftover_ flag:` 的语法是错误的，应该将其改为 `if self.leftover_flag:`。

8. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0` 的语法是错误的，应该将其改为 `self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)`。

9. 在 `def Len_()` 函数中，`return num_ data` 的语法是错误的，应该将其改为 `return num_data`。

修正以上错误后的代码如下：

class Sampler:
    def u(self, train_size, batch_size):
        num_data = train_size
        self.num_per_batch = int(num_data / batch_size)
        self.batch_size = batch_size
        self.range = torch.arange(0, batch_size).view(1, batch_size).long()
        self.leftover_flag = False
        if num_data % batch_size:
            self.leftover = torch.arange(self.num_per_batch * batch_size, num_data).long()
            self.leftover_flag = True

    def iter_a(self):
        rand_num = torch.randperm(self.num_per_batch).view(-1, 1) * self.batch_size
        self.rand_num = rand_num.expand(self.num_per_batch, self.batch_size) + self.range
        self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)
        if self.leftover_flag:
            self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)
        return iter(self.rand_num_view)

    def Len(self):
        return num_data

以上是修正后的代码。修正后代码中的变量命名和语法都是正确的。