解释 def call(self, inputs): output_original_logit=inputs[0] output_reconstruction_logit=inputs[1] loss = self.vae_loss(output_original_logit,output_reconstruction_logit) self.add_loss(loss, inputs=inputs) return output_original_logit

这是ChitGPT的代码中的一个函数，它的作用是接收输入并返回输出。其中，inputs包含两个参数，分别是output_original_logit和output_reconstruction_logit。这个函数会调用另一个名为vae_loss的函数，计算输入的损失值，然后将该损失值添加到模型的损失列表中。最后，这个函数返回output_original_logit。

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def forward(self, input_data, attention_mask=None, labels=None, position_ids=None, inputs_embeds=None, head_mask=None): outputs = self.bert(input_data, attention_mask=attention_mask, position_ids=position_ids, head_mask=head_mask, inputs_embeds=inputs_embeds) sequence_output = outputs[0] # 去除cls,(batch,seq) sequence_output = sequence_output[:, 1:] sequence_output = self.dropout(sequence_output) # 得到判别值 logits = self.classifier(sequence_output) outputs = (logits,) if labels is not None: loss_mask = labels.gt(-1) loss = self.crf(logits, labels, loss_mask) * (-1) outputs = (loss,) + outputs # contain: (loss), scores return outputs

这是BertNER模型的前向传播函数，输入参数包括input_data，attention_mask，labels，position_ids，inputs_embeds，head_mask。其中，input_data是输入的文本数据，attention_mask是掩码，用于指示哪些词是padding，labels是标注序列，position_ids是位置编码，inputs_embeds是词嵌入向量，head_mask是多头注意力层的掩码。

在函数中，首先将输入数据input_data输入到BERT模型中，得到输出outputs，其中outputs[0]表示BERT模型的输出特征。接着，去掉输出特征中的[CLS]标记，并通过dropout层进行随机失活。然后，将输出特征输入到线性分类器中，得到每个位置上的标记得分，即预测值。如果labels不为空，则计算损失值，并将损失值添加到输出outputs中。最后，返回输出outputs。

详细解释一下以下这段代码：class DnnNework(nn.Module): def __init__(self, feature_columns, hidden_units, n_output,dnn_dropout=0.): super(DnnNework, self).__init__() self.sparse_feature_cols = feature_columns # embedding self.embed_layers = nn.ModuleDict({ 'embed_' + str(i): nn.Embedding(num_embeddings=feat['feat_num'], embedding_dim=feat['embed_dim']) for i, feat in enumerate(self.sparse_feature_cols) }) hidden_units.insert(0, len(self.sparse_feature_cols)*self.sparse_feature_cols[0]['embed_dim']) hidden_units.append(n_output) self.dnn_network = Dnn(hidden_units) def forward(self, x): sparse_inputs = x sparse_inputs = sparse_inputs.long() sparse_embeds = [self.embed_layers['embed_'+str(i)](sparse_inputs[:, i]) for i in range(sparse_inputs.shape[1])] sparse_embeds = torch.cat(sparse_embeds, axis=-1) dnn_input = sparse_embeds deep_out = self.dnn_network(dnn_input) deep_out = F.softmax(deep_out,dim=-1) return deep_out

这段代码定义了一个名为 DnnNetwork 的神经网络类，该类继承自 nn.Module 类。其构造函数有四个参数：feature_columns 表示特征列，hidden_units 表示隐藏层单元数，n_output 表示输出层单位数，dnn_dropout 表示 DNN 网络的 dropout 概率。

在构造函数中，首先调用父类 nn.Module 的构造函数。然后初始化 sparse_feature_cols 为传入的 feature_columns。接着，使用 nn.ModuleDict 类型的 embed_layers 成员变量来定义每个离散特征的 embedding 层。其中，num_embeddings 表示该特征的取值个数，embedding_dim 表示 embedding 的维度。这里使用了一个列表解析式来生成所有的 embedding 层。

接下来，将每个 embedding 的输出拼接成一个向量，作为 DNN 网络的输入。在 forward 函数中，将输入 x 中的每个离散特征的取值通过相应的 embedding 层得到其 embedding 向量，并将这些 embedding 向量拼接成一个向量作为 DNN 网络的输入。然后，将 DNN 网络的输出进行 softmax 归一化，作为最终的输出。