了解模型通道数的代码

在给定的`TextCNN`代码中，理解模型的通道数主要涉及以下几个步骤：

1. BERT模型的通道数通常不会明确表示，因为它是一个深度学习架构，内部有许多隐藏层。通道数（也称为filter数量）通常在每一层的卷积层中定义。例如，在`nn.Conv2d(1, NUM_FILTERS, (i, EMBEDDING_DIM))`这一行，1代表输入通道数（这里是从BERT输出中提取的一维），而`NUM_FILTERS`就是每种大小的滤波器生成的新通道数。

2. 对于`self.convs`中的每个`nn.Conv2d`，通道数会在每次`conv_and_pool`函数的循环中增加`NUM_FILTERS`次，因为你对不同长度的窗口应用了相同的数量的过滤器。

3. 最终连接到`self.linear`层的通道数会是所有卷积层应用后的通道数之和，即`len(FILTER_SIZES) * NUM_FILTERS`，然后由于你还选择了将它们堆叠在一起，所以乘以3（`out = torch.cat...`那里的3）。

如果你想要获取具体的通道数，可以在初始化模型后计算`self.convs`的所有过滤器数量的总和，再加上BERT最后一层输出的通道数（这需要查看BERT的官方文档以确定）。例如：

total_filters = sum([f.num_out_channels for f in self.convs]) + self.bert.config.hidden_size

这里假设`config.hidden_size`是BERT最后一个隐藏层的通道数。