text_vector = torch.mean(embedded_text, dim=1)这句又是什么意思呢

盖度反演的精度和可靠性。

总的来说，这次实习使我对遥感技术和这句代码的意思是对嵌入文本序列进行降维操作，计算每个序列的平均值。

假设`embedded_text`是一个形状为`(batch_size, seq_len, embedding_dim)`的张量，其中`batch_size`表示批次大小，`seq_len`表示序列长度，`embedding_dim`表示嵌入维度。

通过`torch.mean(embedded_text, dim=1)`，我们对`embedded_text`沿着第1维（seq_len维度）进行求平均操作。这将得到一个形状为`(batch_size, embedding_dim)`的张量。

换句话说，对于每个样本，我们将其嵌入文本序列中每个词的词向量进行平均，得到植被覆盖度反演有了更深入的了解，并提供了宝贵的实践经验。通过与该样本的文本向量表示。这个文本向量可以看作是整个序列的语义表示。

这样做的好处是将一个变长的序列转换为一个固定长度的向量表示，便于后续的模型计算和处理，例如输入到分类器或其他任务中。

希望这个解释能够帮助您理解这句代码的意思。如果还有其他问题，请随时提问。