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。