attention_mask = inputs["attention_mask"] input_ids = inputs["input_ids"] input_batch = {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask} output = self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) last_hidden_states = output.hidden_states[-1] mean_output = (torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum( attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1))

这段代码计算了一个平均输出 `mean_output`，让我逐步解释一下每一部分的作用：

1. `attention_mask` 和 `input_ids` 是输入数据中的两个关键部分。`attention_mask` 是一个用于指示模型应该关注哪些位置的张量，而 `input_ids` 是输入文本的编码表示。

2. `input_batch` 是一个包含了 `input_ids` 和 `attention_mask` 的字典，用于传递给模型进行推理。

3. `self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True)` 是通过调用 `self.pro_model` 模型来获取输出结果。`output_hidden_states=True` 表示我们希望获取模型中每一层的隐藏状态。

4. `output.hidden_states[-1]` 表示从模型输出中获取最后一层的隐藏状态。

5. `(torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum(attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1))` 是计算平均输出的关键部分。首先，将最后一层的隐藏状态与注意力掩码相乘，以过滤掉无效的位置。然后，对第二个维度进行求和，得到有效位置的总和。最后，将每个位置的加权平均值计算为总和除以有效位置的数量。

最终，`mean_output` 是根据上述计算得到的平均输出结果。