attention_mask = inputs["attention_mask"] input_ids = inputs["input_ids"] input_batch = {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask} output = self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) outputs = output.hidden_states[-1] outputs = outputs[torch.where(inputs['loss_ids'] > 0)] outputs = outputs.view(inputs['loss_ids'].shape[0], -1, outputs.shape[1]) if outputs.shape[1] == 1: mean_output = outputs.view(outputs.shape[0], outputs.shape[2])

这段代码的作用是将输入数据传递给一个预训练模型进行处理，并获取模型的隐藏状态输出。具体来说，代码中的`inputs`是一个包含`attention_mask`和`input_ids`的字典。`input_batch`则是将`input_ids`和`attention_mask`重新组合成一个新的字典。然后，使用`self.pro_model`模型对`input_batch`进行处理，并通过设置`output_hidden_states=True`来获取模型的隐藏状态输出。隐藏状态输出存储在`output.hidden_states`中，代码中选择了最后一个隐藏状态作为`outputs`。接下来，通过`torch.where`函数筛选出`inputs['loss_ids']`大于0的元素对应的`outputs`，并通过`view`函数进行形状变换。最后，通过判断`outputs`的第二个维度是否为1，将`outputs`进行相应的形状变换得到`mean_output`。

需要注意的是，这段代码只提供了一部分，可能还缺少其他相关的代码。另外，如果您有其他问题，可以继续向我提问。

相关问题

attention_mask = inputs["attention_mask"] input_ids = inputs["input_ids"] input_batch = {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask} output = self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) last_hidden_states = output.hidden_states[-1] mean_output = (torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum( attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1))

这段代码计算了一个平均输出 `mean_output`，让我逐步解释一下每一部分的作用：

1. `attention_mask` 和 `input_ids` 是输入数据中的两个关键部分。`attention_mask` 是一个用于指示模型应该关注哪些位置的张量，而 `input_ids` 是输入文本的编码表示。

2. `input_batch` 是一个包含了 `input_ids` 和 `attention_mask` 的字典，用于传递给模型进行推理。

3. `self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True)` 是通过调用 `self.pro_model` 模型来获取输出结果。`output_hidden_states=True` 表示我们希望获取模型中每一层的隐藏状态。

4. `output.hidden_states[-1]` 表示从模型输出中获取最后一层的隐藏状态。

5. `(torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum(attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1))` 是计算平均输出的关键部分。首先，将最后一层的隐藏状态与注意力掩码相乘，以过滤掉无效的位置。然后，对第二个维度进行求和，得到有效位置的总和。最后，将每个位置的加权平均值计算为总和除以有效位置的数量。

最终，`mean_output` 是根据上述计算得到的平均输出结果。

input_ids = inputs.input_ids.to(model.device) attention_mask = inputs.attention_mask.to(model.device) # 生成 outputs = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=128) # 将token转换为文字 output_str = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True) output_str = [s.replace(" ","") for s in output_str] print(output_str)这是什么意思

这段代码是使用已经处理好的样本输入到模型中进行推理，并将模型的输出转换为文字格式。具体来说，"input_ids = inputs.input_ids.to(model.device)" 和 "attention_mask = inputs.attention_mask.to(model.device)" 将样本的input_ids和attention_mask转移到模型所在的设备上；"outputs = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=128)" 是使用模型对输入进行推理，生成模型的输出；"tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)" 将模型的输出转换为文字格式，同时去除掉一些特殊的标记；"[s.replace(" ","") for s in output_str]" 是将输出中的空格去掉，最终输出生成的文字结果。也就是说，这段代码的作用是使用模型对输入进行推理，生成相应的输出，并将输出转换成可以阅读的文字格式。