import torch.nn as nn from torchcrf import CRF

当你在 Python 代码中引入 `torch.nn` 和 `torchcrf` 模块时，你正在利用 PyTorch（一个广泛使用的深度学习库）提供的功能。`nn` 模块包含了各种神经网络层和模块的定义，如线性层、卷积层、池化层等，它是构建深度学习模型的基础组件。

`torchcrf` 是一个专门用于条件随机字段（Conditional Random Fields, CRFs）的工具包。CRFs是一种概率图模型，常用于序列标注任务，如词性标注、命名实体识别等，它能够捕捉相邻标签之间的依赖关系，增强模型对于序列结构的理解。

在你的代码中，`import torch.nn as nn` 导入了整个 `nn` 模块的别名，使得你可以更简洁地引用其内部的各种层。而 `from torchcrf import CRF` 则导入了 `CRF` 类，让你能够在后续的代码中创建和使用条件随机场模型。

例如，你可能会这样使用它们来构建一个带有 CRF 层的序列标注模型：

class SequenceTagger(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, tagset_size):
        super(SequenceTagger, self).__init__()
        # ...定义你的网络架构...
        self.crf = CRF(tagset_size, batch_first=True)

    def forward(self, features, tags):
        emissions = self.tag_embedding(features)  # 获取特征向量的发射分数
        trans_params = self.transition_matrix()  # 获取转移矩阵
        scores = emissions + trans_params  # 将发射和转移合并
        return self.crf(scores, tags)  # 返回 crf 的损失和路径信息