batch_first=True

当batch_first参数设置为True时，输入和输出的形状会调整为(batch, seq, feature)的形式。具体来说，在LSTM模型中，输入的形状应为(batch_size, sequence_length, embedding_dim)，输出的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。其中，batch_size表示批量大小，sequence_length表示序列长度，embedding_dim表示输入特征的维度，hidden_size表示隐藏状态的维度。

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def collate_fn(features: Dict): batch_input_ids = [torch.LongTensor(feature["input_ids"]) for feature in features] batch_attention_mask = [torch.LongTensor(feature["attention_mask"]) for feature in features] batch_labels = [torch.LongTensor(feature["labels"]) for feature in features] # padding batch_input_ids = pad_sequence(batch_input_ids, batch_first=True, padding_value=0) batch_attention_mask = pad_sequence(batch_attention_mask, batch_first=True, padding_value=0) batch_labels = pad_sequence(batch_labels, batch_first=True, padding_value=-100) return { "input_ids": batch_input_ids, "attention_mask": batch_attention_mask, "labels": batch_labels }这段什么意思

这段代码是一个数据加载器的 `collate_fn` 函数，用于将单个数据样本组合成一个批次数据。函数的输入 `features` 是一个字典，包含多个数据样本，每个样本都包含了输入的 `input_ids`，`attention_mask` 和目标 `labels`。函数的输出是一个字典，包含了批量的输入 `input_ids`，`attention_mask` 和目标 `labels`。

具体地，函数首先将每个数据样本的 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 分别取出，并使用 `torch.LongTensor()` 将它们转换为 `torch.Tensor` 类型。然后，函数使用 `pad_sequence()` 函数对 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 进行填充，使它们在批次维度上具有相同的长度。在填充时，`batch_first=True` 表示批次维度在第一维，`padding_value=0` 表示填充的值为0（对于 `input_ids` 和 `attention_mask`），`padding_value=-100` 表示填充的值为-100（对于 `labels`）。最后，函数将填充后的 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 组合成一个字典，并返回。

在pytorch中，这句话是什么意思：batch_padded = pad_sequence(batch_seq_embeds, batch_first=True, padding_value=-1)

这句话是在使用pad_sequence函数将一个batch的序列嵌入数据按照最长序列的长度进行填充，并且使用-1作为填充值。具体地，batch_seq_embeds是一个列表，包含了每一个序列的嵌入表示；batch_first=True表示batch的第一维是序列长度，第二维是batch大小；padding_value=-1是指使用-1作为填充值。函数返回一个填充后的张量batch_padded，这个张量的大小是[batch_size, max_seq_length, embedding_dim]。