torchcrf中类CRF的每个函数的功能

torchcrf中的CRF类是用于条件随机场（CRF）的PyTorch扩展库。它提供了以下几个函数：

1. `__init__(self, num_tags: int, batch_first: bool = True)`：创建一个CRF对象，其中num_tags是标记数，batch_first指定输入的维度顺序（True表示(batch_size, seq_len, num_tags)，False表示(seq_len, batch_size, num_tags)）。

2. `forward(self, inputs: Tensor, tags: Tensor, mask: Optional[Tensor] = None) -> Tensor`：CRF的前向计算函数，其中inputs是输入特征张量，tags是预测的标记序列，mask是一个可选的掩码张量，用于指示哪些位置是有效的。

3. `viterbi_tags(self, inputs: Tensor, mask: Optional[Tensor] = None) -> List[Tensor]`：使用维特比算法计算最佳标记序列，并返回该序列的张量列表。

4. `decode(self, emissions: Tensor, mask: Optional[Tensor] = None) -> List[List[int]]`：使用动态规划算法计算最佳标记序列，并返回该序列的标记列表。

5. `neg_log_likelihood(self, inputs: Tensor, tags: Tensor, mask: Optional[Tensor] = None) -> Tensor`：计算CRF的负对数似然损失。

这些函数可以帮助我们在PyTorch中使用CRF进行序列标注任务。其中，__init__函数用于创建CRF对象，并指定标记数和输入数据的维度顺序；forward函数用于进行前向计算，当给定真实标记时还可以计算损失；viterbi_tags函数和decode函数用于预测最佳标记序列，其中viterbi_tags使用维特比算法，decode使用动态规划算法；neg_log_likelihood函数用于计算CRF的负对数似然损失，可以用于训练模型。