def make_context_vector(context, word_to_ix): idxs = [word_to_ix[w] for w in context] return torch.tensor(idxs, dtype=torch.long) EMDEDDING_DIM = 100 #词向量维度

make_context_vector函数接受两个参数：context和word_to_ix。context是一个包含单词的列表，word_to_ix是一个字典，将单词映射到它们的索引。函数的目标是将context中的单词转换为对应的索引，并返回一个包含索引的PyTorch张量。

EMDEDDING_DIM是词向量的维度，它定义了每个单词在词向量空间中的表示大小。在这个例子中，词向量的维度是100。

相关问题

def get_argparser(): parser = argparse.ArgumentParser()

Sorry, as an AI language model, I don't have access to the previous context or the purpose of the function you shared. But based on the function signature, it seems like this is a Python function that returns an instance of the `ArgumentParser` class from the `argparse` module. The purpose of this class is to create a parser object that can parse command-line arguments and options.

Here's an example usage of the `ArgumentParser` class:

import argparse

def get_argparser():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--name', help='Enter your name')
    parser.add_argument('--age', type=int, help='Enter your age')
    return parser

if __name__ == '__main__':
    parser = get_argparser()
    args = parser.parse_args()
    print(f"Hello {args.name}, you are {args.age} years old!")

In the above example, the `get_argparser()` function creates an instance of the `ArgumentParser` class and adds two arguments to it - `name` and `age`. The `parse_args()` method of the parser object is then called to parse the command-line arguments and options. Finally, the values of the `name` and `age` arguments are printed using the `print()` function.

ImportError: cannot import name 'stack_context'

这个错误通常是由于您的代码中使用了 `tornado` 库的版本不兼容所致。`stack_context` 模块在 `tornado` 库的早期版本中存在，但在新版本中已被移除。

要解决这个错误，您可以尝试以下几种方法：

1. 更新 `tornado` 库的版本到最新版。

2. 将 `stack_context` 替换为 `contextvars`。`contextvars` 是 Python 3.7 引入的一种上下文变量，可以用于在异步代码中跨多个协程传递上下文。

例如：

import asyncio
import contextvars

my_var = contextvars.ContextVar('my_var', default='default_value')

async def foo():
    my_var.set('foo_value')
    await asyncio.sleep(1)
    print(my_var.get())

async def bar():
    my_var.set('bar_value')
    await asyncio.sleep(1)
    print(my_var.get())

async def main():
    await asyncio.gather(foo(), bar())

asyncio.run(main())

3. 如果您仍需要使用较早版本的 `tornado` 库，那么您可以手动将 `tornado.stack_context` 模块从旧版本中复制到您的代码中，然后将其导入。

希望这些方法可以帮助您解决问题。