embeddings = np.stack(embeddings)

这段代码将嵌入向量组成的列表转换成一个 numpy 数组。其中，每个嵌入向量的维度是相同的，因此可以使用 `np.stack()` 函数将它们沿着一个新的维度堆叠到一起。具体来说，如果原来的列表中有 $n$ 个嵌入向量，每个向量的维度是 $d$，那么转换后得到的 numpy 数组的形状是 $(n, d)$，即有 $n$ 行、$d$ 列。这个 numpy 数组可以被用于训练机器学习模型。

相关问题

def forward_once(self, sentA, batch, lengths): """ Performs the forward pass for each batch """ ## batch shape: (batch_size, seq_len) ## embeddings shape: ( batch_size, seq_len, embedding_size) # TODO implement # fetching word embeddings embeddings = self.pretrained_model.encode(sentA) embeddings = torch.tensor(embeddings, dtype=torch.float) # packing each batch embedding before sending to the LSTM packed_embeddings = pack_padded_sequence(embeddings, lengths, batch_first=True, enforce_sorted=False) output, (lstm_h, lstm_cell) = self.BiLSTM(packed_embeddings, self.hidden) 报错：RuntimeError: input must have 2 dimensions, got 1是哪一个数据的问题？

根据代码中的变量名和注释，可以看出 `sentA` 是输入的句子列表，`lengths` 是每个句子的长度列表，`batch` 是批次大小。根据报错信息，是输入的维度不正确，应该是 `sentA` 的维度不对。

根据代码，`self.pretrained_model.encode(sentA)` 返回的是句子列表 `sentA` 中每个句子的词向量，因此 `embeddings` 的形状应该是 `(batch_size, seq_len, embedding_size)`。但是在 `forward_once` 函数中，`embeddings` 是通过 `torch.tensor` 转换成张量时指定了一个维度，因此导致了维度错误的问题。

解决方法是，去掉 `embeddings` 转换时指定的维度，即：

embeddings = torch.tensor(embeddings, dtype=torch.float)

改为：

embeddings = torch.tensor(embeddings, dtype=torch.float)

这样的话，`embeddings` 的形状就会自动匹配输入的 `packed_embeddings` 张量的形状，就不会出现维度错误的问题了。

这种方法报错Traceback (most recent call last): File "D:\Python\SentenceTransformer\TextSimilar.py", line 67, in <module> textsimilar(query,sentences,sentence_embeddings) File "D:\Python\SentenceTransformer\TextSimilar.py", line 29, in textsimilar sentence_embeddings = np.array(sentence_embeddings).reshape(-1, len(sentence_embeddings[0])) ValueError: cannot reshape array of size 2 into shape (20916)

这个错误提示显示 `sentence_embeddings` 只有两个元素，因此无法将其 reshape 成 (20916, ?) 的形状。这个问题可能是由于 `sentence_embeddings` 的形状不正确导致的。你可以通过打印出 `sentence_embeddings` 的形状来检查一下：

import numpy as np

print(np.array(sentence_embeddings).shape)

如果发现形状不是 (n, m)，其中 n 和 m 分别是数据集的大小和向量维度，你可以使用下面的代码来重新计算 `sentence_embeddings`：

import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('bert-base-nli-mean-tokens')

# 计算句子向量
sentence_embeddings = model.encode(sentences)
print(np.array(sentence_embeddings).shape)

这里使用了 SentenceTransformer 库，它可以方便地计算句子向量，并且保证所有向量的维度相同。如果你已经使用了这个库来计算 `sentence_embeddings`，那么可能需要检查一下输入的句子是否有问题。