tensor([3, 9, 3, 0, 9, 1, 6, 0, 9, 9, 2, 4, 2, 2, 4, 1, 7, 5, 3, 4, 0, 1, 4, 4, 6, 3, 4, 1, 0, 3, 2, 3]),如何把这列表中的所有值变为0

您可以使用numpy库中的函数将列表中的所有值变为0。首先，您需要将列表转换为numpy数组，然后使用numpy的广播特性来将所有元素替换为0。下面是实现这个操作的代码示例：

import numpy as np

# 原始列表
lst = [3, 9, 3, 0, 9, 1, 6, 0, 9, 9, 2, 4, 2, 2, 4, 1, 7, 5, 3, 4, 0, 1, 4, 4, 6, 3, 4, 1, 0, 3, 2, 3]

# 转换为numpy数组
arr = np.array(lst)

# 将数组中的所有元素替换为0
arr = np.zeros_like(arr)

# 输出结果
print(arr)

输出结果将会是一个与原始列表长度相同，并且所有元素都为0的numpy数组。

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如何将一个List[tensor([1,2,3]),tensor([4,5,6]),tensor([7,8,9])]转化为tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

要将一个包含张量的列表转换为一个张量，可以使用`torch.stack()`函数。`torch.stack()`函数可以将多个张量按指定的维度进行堆叠。

以下是将`List[Tensor]`转换为`Tensor`的示例代码：

import torch

# 示例输入
lst = [torch.tensor([1, 2, 3]), torch.tensor([4, 5, 6]), torch.tensor([7, 8, 9])]

# 使用 torch.stack() 进行堆叠
tensor_lst = torch.stack(lst)

print(tensor_lst)

输出结果：

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]])

在上述示例中，我们使用`torch.stack()`函数将列表中的张量按行进行堆叠，得到一个形状为`(3, 3)`的张量。

希望能够帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

def make_data(sentences): """把单词序列转换为数字序列""" enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs = [], [], [] for i in range(len(sentences)): enc_input = [[src_vocab[n] for n in sentences[i][0].split()]] dec_input = [[tgt_vocab[n] for n in sentences[i][1].split()]] dec_output = [[tgt_vocab[n] for n in sentences[i][2].split()]] # [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 0], [1, 2, 8, 4, 9, 6, 7, 0], [1, 2, 3, 4, 10, 6, 7, 0]] enc_inputs.extend(enc_input) # [[9, 1, 2, 3, 4, 5, 11], [9, 1, 2, 6, 7, 5, 11], [9, 1, 2, 3, 8, 5, 11]] dec_inputs.extend(dec_input) # [[1, 2, 3, 4, 5, 11, 10], [1, 2, 6, 7, 5, 11, 10], [1, 2, 3, 8, 5, 11, 10]] dec_outputs.extend(dec_output) return torch.LongTensor(enc_inputs), torch.LongTensor(dec_inputs), torch.LongTensor(dec_outputs)

这是一个Python函数，用于将单词序列转换为数字序列。其中，输入参数sentences是一个列表，包含若干个元素，每个元素都是一个三元组，表示一组源语言句子、目标语言句子和目标语言句子的标签。该函数的输出是三个torch.LongTensor类型的变量，分别表示源语言句子、目标语言句子和目标语言句子标签的数字表示。

具体来说，该函数首先定义了三个空列表enc_inputs、dec_inputs和dec_outputs，用于存储数字序列。然后，对于sentences中的每个元素，分别将源语言句子、目标语言句子和目标语言句子标签转换为数字序列，并将其分别添加到enc_inputs、dec_inputs和dec_outputs中。最后，将enc_inputs、dec_inputs和dec_outputs分别转换为torch.LongTensor类型的变量，并作为函数的输出。这个函数是用于构建神经机器翻译模型的数据预处理的一部分。