解释X = d2l.sequence_mask(X.reshape(-1, shape[-1]), valid_lens, value=-1e6)

这行代码的作用是生成一个掩码矩阵，用于对输入序列中的无效（填充）位置进行遮盖。具体来说，这行代码做了以下几个步骤：

1. 先将输入X的形状reshape成一个二维矩阵，其中行数为所有样本序列的总长度，列数为每个时间步的特征维度（shape[-1]）。

2. 然后根据每个样本的有效序列长度valid_lens，将矩阵的后面一部分全部填充为一个很小的负数-1e6。

3. 最后将所有小于等于0的位置设置为True，大于0的位置设置为False，得到一个掩码矩阵。

这个掩码矩阵可以用于在计算损失函数时忽略掉填充位置的影响，也可以用于在解码时忽略掉填充位置的输出。

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解释 X = d2l.sequence_mask(X.reshape(-1, shape[-1]), valid_lens, value=-1e6)

这行代码的作用是生成一个掩码矩阵，用于屏蔽序列中的某些元素。其中，输入X是一个二维矩阵，形状为(batch_size, seq_length)，valid_lens是一个一维向量，长度为batch_size，表示每个序列的有效长度（即非填充部分的长度）。这行代码先将X重塑为一个二维矩阵，形状为(batch_size * seq_length, seq_length)，然后根据valid_lens生成掩码矩阵，将每个序列中超出有效长度的部分对应的元素赋值为一个较小的数（这里设为-1e6），以便在后续计算中将它们忽略掉。最终输出的掩码矩阵形状与X的重塑后的矩阵相同，元素值为0或-1e6。

def masked_softmax(X, valid_lens): if valid_lens is None: return nn.functional.softmax(X,dim=-1) else: shape = X.shape if valid_lens.dim() == 1: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, shape[1]) else: valid_lens = valid_lens.reshape(-1) X = d2l.sequence_mask(X.reshape(-1, shape[-1]), valid_lens, value=-1e6) return nn.functional.softmax(X.reshape(shape), dim=-1)

这是一个 PyTorch 中的函数 `masked_softmax`，它实现了 softmax 操作并考虑了有效长度（有效长度指的是在一个 batch 中，每个序列的真实长度，可能由于 padding 的存在而不同）。具体地，该函数的输入为一个形状为 `(batch_size, seq_len, n_classes)` 的张量 `X` 和一个形状为 `(batch_size,)` 或 `(batch_size, seq_len)` 的张量 `valid_lens`。如果 `valid_lens` 是 `None`，则表示所有序列都是有效的，直接对 `X` 进行 softmax 操作；否则，将 `valid_lens` 扩展为 `(batch_size, seq_len)` 的形状（如果原来就是这个形状则不变），并使用 `d2l.sequence_mask` 函数将超过有效长度部分的值设置为一个极大的负数，然后再对处理后的张量进行 softmax 操作。

其中，`d2l.sequence_mask` 函数实现了对一个张量中超过有效长度部分的值进行掩码的功能。具体地，对于一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的张量 `X` 和一个形状为 `(batch_size,)` 的张量 `valid_lens`，`d2l.sequence_mask(X, valid_lens, value=0)` 返回一个形状和 `X` 相同的张量，其中超过 `valid_lens` 的列的值都被设置为 `value`（默认为 0）。