output1 = output_tensors_[1]; output2 = output_tensors_[2]; std::vector<float> list; printf("pre %f tanker 0\n ", output0.data[0]); printf("pre %f truck 1\n ", output0.data[1]); list.emplace_back(output0.data[0]); list.emplace_back(output0.data[1]); std::vector<float> res = softmax(list, 1);

这段代码的功能是对输出数据进行处理。首先，它从`output_tensors_`中获取第一个和第二个输出张量，分别赋值给`output1`和`output2`变量。然后，它创建一个名为`list`的浮点型向量。

接下来，代码使用`printf`函数打印输出张量`output0`的第一个和第二个元素的值。`output0.data[0]`表示输出张量`output0`的第一个元素，`output0.data[1]`表示输出张量`output0`的第二个元素。这些值分别与字符串"pre %f tanker 0"和"pre %f truck 1"一起打印出来。

接着，代码使用`emplace_back`函数将`output0.data[0]`和`output0.data[1]`的值依次添加到`list`向量中。

最后，代码调用了一个名为`softmax`的函数，传入了`list`向量和参数1。`softmax`函数对`list`向量进行softmax处理，并将处理后的结果赋值给`res`向量。

总结来说，这段代码的目的是将输出张量`output0`的第一个和第二个元素的值打印出来，并将它们添加到`list`向量中，然后对`list`向量进行softmax处理，最终结果保存在`res`向量中。

相关问题

output1 = output_tensors_[1]; output2 = output_tensors_[2]; std::vector<float> list; printf("pre %f tanker 0\n ", output0.data[0]); printf("pre %f truck 1\n ", output0.data[1]); list.emplace_back(output0.data[0]); list.emplace_back(output0.data[1]); std::vector<float> res = softmax(list, 1); 优化下这段代码

可以通过使用C++11的lambda表达式和算法函数来优化这段代码，同时避免手动计算softmax函数。

output1 = output_tensors_[1];
output2 = output_tensors_[2];
std::vector<float> list;
printf("pre %f tanker 0\n ", output0.data[0]);
printf("pre %f truck 1\n ", output0.data[1]);
list.emplace_back(output0.data[0]);
list.emplace_back(output0.data[1]);

// 计算softmax函数
float max_val = *std::max_element(list.begin(), list.end());
std::transform(list.begin(), list.end(), list.begin(), [max_val](float val) {
    return std::exp(val - max_val);
});
float sum = std::accumulate(list.begin(), list.end(), 0.0f);
std::transform(list.begin(), list.end(), list.begin(), [sum](float val) {
    return val / sum;
});

std::vector<float> res(list.size());
std::copy(list.begin(), list.end(), res.begin());

这段代码中，使用了`std::max_element`找到列表中的最大值，然后使用`std::transform`计算每个元素的指数，并使用`std::accumulate`求和。最后，再次使用`std::transform`将每个元素除以总和，得到最终的softmax结果。

帮我翻译以下代码 tokenizer: PreTrainedTokenizerBase model: Optional[Any] = None padding: Union[bool, str, PaddingStrategy] = True max_length: Optional[int] = None pad_to_multiple_of: Optional[int] = None label_pad_token_id: int = -100 return_tensors: str = "pt"

这段代码定义了一个函数，包含以下几个参数：

- tokenizer：一个预训练的分词器基类。
- model：一个可选参数，表示使用的模型。默认值为 None。
- padding：一个布尔值、字符串或填充策略，表示是否进行填充。默认值为 True。
- max_length：一个可选参数，表示序列的最大长度。默认值为 None。
- pad_to_multiple_of：一个可选参数，表示填充后序列的长度要是多少的倍数。默认值为 None。
- label_pad_token_id：一个整数，表示标签填充时要使用的特殊标记的 ID 值。默认值为 -100。
- return_tensors：一个字符串，表示返回的张量的类型。默认值为 "pt"。