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])

这段代码是一个模型中的一些操作和变量。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. `outputs[torch.where(inputs['loss_ids'] > 0)]` 是通过索引操作获取具有正值的特定隐藏状态。`inputs['loss_ids']` 是一个张量，用于指示损失函数计算时哪些位置需要考虑。

6. `outputs.view(inputs['loss_ids'].shape[0], -1, outputs.shape[1])` 将隐藏状态重新形状为一个三维张量。第一个维度是输入的批次大小，第二个维度是根据 `inputs['loss_ids']` 的形状进行调整，第三个维度是原始隐藏状态的形状。

7. `if outputs.shape[1] == 1:` 是一个条件判断语句，检查第二个维度的大小是否为1。如果是，则将 `outputs` 视为二维张量，并将其重新形状为 `(outputs.shape[0], outputs.shape[2])`。

最终，`mean_output` 是根据条件判断得到的最终输出结果。