详细解释一下这段代码while len(emb_out.shape) < len(h.shape): emb_out = emb_out[..., None]
时间: 2023-04-07 17:04:15 浏览: 93
这段代码的作用是将 emb_out 的维度扩展到与 h 的维度相同。如果 emb_out 的维度比 h 的维度少,那么就在 emb_out 的最后一维添加一个维度,直到 emb_out 的维度与 h 的维度相同为止。这样做的目的是为了使两个张量在进行运算时维度相同,从而避免出现维度不匹配的错误。
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详细解释一下这段代码emb_out = self.emb_layers(emb).type(h.dtype)
这段代码是将输入的emb通过self.emb_layers进行嵌入操作,然后使用type(h.dtype)将结果转换为与h相同的数据类型。具体来说,self.emb_layers可以是一个嵌入层,将输入的emb转换为一个低维稠密向量表示,可以用于后续的模型计算。而type(h.dtype)则是将结果转换为与h相同的数据类型,这样可以保证后续计算的一致性。
详细解释th.chunk(emb_out, 2, dim=1)
th.chunk(emb_out, 2, dim=1)是一个PyTorch函数,它将张量emb_out在第1维度上分成两个张量。具体来说,如果emb_out的形状为(batch_size, num_features),则th.chunk(emb_out, 2, dim=1)将返回两个形状为(batch_size, num_features/2)的张量。这个函数在深度学习中常用于将一个大的张量分成多个小的张量,以便进行并行计算。