2.在class Embeddings(nn.Module)中代码：cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1)的作用什么？其中B表示什么？经过该操作后得到的矩阵维度里各个数值分别表示什么？

这行代码的作用是将CLS Token在第1个维度上复制B次，其中B是batch size的大小。具体来说，假设CLS Token的形状是(1, 1, embedding_size)，那么经过这个操作后，得到的矩阵的形状是(B, 1, embedding_size)，即将CLS Token在第1个维度上扩充到了B个。

其中B是batch size，表示一次前向传播时输入数据的数量。

得到的矩阵维度里各个数值表示以下含义：

- B：batch size，表示一次前向传播时输入数据的数量。
- 1：表示序列长度为1，即只包含CLS Token。
- embedding_size：表示embedding的维度大小。

相关问题

在class Embeddings(nn.Module)中代码：embeddings = x + self.position_embeddings，该加法操作的目的是什么？

该加法操作的目的是将序列中每个词语的词向量与其对应的位置嵌入向量相加，以获得更丰富的表示能力。在自然语言处理中，一个单词的意义可能与其在句子中的位置有关，因此将位置信息与词向量相结合可以提高模型的性能。

class CBOW(torch.nn.Module): def __init__(self, word_size, embedding_dim): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(word_size, embedding_dim) self.linear1 = nn.Linear(embedding_dim, 128) self.activation_function1 = nn.ReLU() self.linear2 = nn.Linear(128, word_size) self.activation_function2 = nn.LogSoftmax(dim = -1)

这段代码定义了一个CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型的类CBOW。CBOW模型是一种用于自然语言处理的神经网络模型。

在__init__方法中，模型的初始化操作被定义。它接受两个参数：word_size和embedding_dim。word_size表示词汇表的大小，embedding_dim表示词向量的维度。

在模型的初始化过程中，首先创建了一个Embedding层self.embeddings，它将输入的单词索引映射为词向量。Embedding层的大小为(word_size, embedding_dim)，其中word_size是词汇表的大小，embedding_dim是词向量的维度。

接下来，定义了两个线性层self.linear1和self.linear2。self.linear1将词向量映射到一个大小为128的隐藏层，然后通过激活函数self.activation_function1（这里使用了ReLU）进行非线性变换。self.linear2将隐藏层的输出映射为最终的预测结果，大小为word_size。最后，通过self.activation_function2（这里使用了LogSoftmax）对预测结果进行归一化。

这样，CBOW模型的架构就定义好了，可以用于训练和预测。