解释代码batch_data, id_to_tag, tag_to_id, char_to_id = self._data_preprocess(self.config.train_file, self.config.zeros, True) self.logger.info('train data prepare done') dev_batch_data, _, _, _ = self._data_preprocess(self.config.dev_file, self.config.zeros, False, char_to_id, tag_to_id) print("dev_batch_data",dev_batch_data) self.logger.info('dev data prepare done') self.logger.info('start train......') batch_len = len(batch_data) tf_config = tf.ConfigProto() # tf_config.gpu_options.allow_growth = True 这个是动态允许使用gpu空间 tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8

这段代码是一个 Python 类的初始化函数，用于将训练和开发数据进行预处理，并配置 TensorFlow 的 GPU 使用。

在这段代码中，`self.config.train_file` 和 `self.config.dev_file` 是训练和开发数据的文件路径。`self.config.zeros` 是一个布尔值，表示是否将数据中的数字替换为零。`True` 表示要进行替换。

`batch_data` 是处理后的训练数据，`id_to_tag` 和 `tag_to_id` 是标签的映射关系，`char_to_id` 是字符的映射关系。

`dev_batch_data` 是处理后的开发数据，`_` 是无用的变量，因为在开发数据中不需要进行标签和字符映射。

`batch_len` 是训练数据的批次数。

`tf.ConfigProto()` 是 TensorFlow 的配置对象。`tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8` 表示将 GPU 内存的使用限制在 80% 以内。`tf_config.gpu_options.allow_growth = True` 表示动态允许使用 GPU 空间，但这行代码被注释掉了。