解释pythton代码：sz = img1.size()

这行代码是在获取一个名为img1的图像的尺寸大小，并将其存储在变量sz中。在Python中，size()是一个函数，用于获取图像的尺寸大小，通常返回一个元组，其中包含图像的宽度和高度。因此，变量sz将包含一个元组，其中第一个元素是图像的宽度，第二个元素是图像的高度。

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if stock_code.startswith('sh'): code = '1.' + stock_code[2:] elif stock_code.startswith('sz'): code = '0.' + stock_code[2:] else: code = stock_code

这段代码的意思是：如果变量 stock_code 以 sh 开头，将 code 赋值为 1，并将 stock_code 的第 3 位及之后的字符去掉；如果变量 stock_code 以 sz 开头，将 code 赋值为 0，并将 stock_code 的第 3 位及之后的字符去掉；否则，将 code 赋值为 stock_code。

def init_weights(self): initrange = 0.1 self.decoder.bias.data.zero_() self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) def forward(self,src): src = src.unsqueeze(2) if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src): device = src.device mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device) self.src_mask = mask src = self.pos_encoder(src) #print('##src',src.shape,self.src_mask.shape) output_1 = self.transformer_encoder(src) #, self.src_mask) output = output_1[0, :, :] output=torch.sum(output,dim=0) # output = self.decoder(output_1[-1]).squeeze(1) return output def _generate_square_subsequent_mask(self, sz): mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) return mask

这段代码看起来是一个基于Transformer的模型，主要包括了初始化权重和前向传播两个函数。在初始化权重的函数中，将decoder的bias设为0，权重采用均匀分布初始化。在前向传播的函数中，首先将输入的src张量增加一个维度，然后通过位置编码器对输入进行编码，接着将编码后的输入传入Transformer的encoder中进行编码，得到输出output_1。在这段代码中，未使用self.src_mask，因此可以考虑将其删除。最后，将output_1中的第一个元素作为输出，通过对第一个维度的求和来实现将输出从3D张量降为2D张量。