解释这段代码fig, axs = plt.subplots(nrows=len(x_test), figsize=(6, 2.5*len(x_test))) for i in range(len(x_test)): axs[i].matshow(attention_weights[i].T, cmap='viridis') axs[i].set_xlabel('Input sequence') axs[i].set_ylabel('Attention weight') axs[i].set_xticks(range(x_test.shape[1])) axs[i].set_yticks(range(INPUT_DIM)) axs[i].xaxis.set_ticks_position('bottom') plt.tight_layout() plt.show()

这段代码主要用于可视化注意力权重矩阵。它首先创建了一个 $len(x\_test)$ 行、每行含有一个 $2.5 \times$ 输入序列长度的图形画布，其中 `nrows=len(x_test)` 表示画布的行数，`figsize=(6, 2.5*len(x_test))` 表示画布的大小。

接下来，`for` 循环遍历每个测试样本，将其对应的注意力权重矩阵绘制成热图，使用 `axs[i].matshow(attention_weights[i].T, cmap='viridis')` 实现。其中，`attention_weights[i]` 表示第 i 个测试样本的注意力权重矩阵，`.T` 是转置操作，`cmap='viridis'` 表示使用 viridis 颜色映射。

然后，设置绘图的标签和刻度，`axs[i].set_xlabel('Input sequence')` 表示设置 x 轴标签为 "Input sequence"，`axs[i].set_ylabel('Attention weight')` 表示设置 y 轴标签为 "Attention weight"，`axs[i].set_xticks(range(x_test.shape[1]))` 和 `axs[i].set_yticks(range(INPUT_DIM))` 表示设置 x 和 y 轴的刻度。`axs[i].xaxis.set_ticks_position('bottom')` 表示设置 x 轴的刻度位置在底部。

最后，使用 `plt.tight_layout()` 使图形更美观，并使用 `plt.show()` 显示图形。