results=[] import torch with torch.no_grad(): for i in range(len(data)): text=data[i] inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt",padding=True,truncation=True) output=model(**inputs) embeddings = output.last_hidden_state[0][0] results.append(embeddings)

这段代码使用了PyTorch库来计算输入数据的嵌入（embeddings）。下面是代码的解读：

- 首先，创建了一个空列表`results=[]`，用于存储计算得到的嵌入向量。

- 然后，使用`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算，表示在此代码块中不会记录参数的梯度信息。

- 接下来，使用一个循环遍历`data`列表中的每个元素。在每次迭代中，将元素赋值给变量`text`。

- 使用`tokenizer`将文本转换为PyTorch模型所需的输入格式。其中，`tokenizer`是一个用于对文本进行编码的对象，返回一个包含编码结果的字典`inputs`。`return_tensors="pt"`表示返回PyTorch张量，`padding=True`表示对文本进行填充以保持相同长度，`truncation=True`表示对较长的文本进行截断。

- 将输入字典`inputs`传递给模型`model`进行推理，使用双星号语法`**inputs`将字典中的键值对作为关键字参数传递给模型。

- 从模型的输出`output`中获取最后一个隐藏层的输出`last_hidden_state`，并取出第一个样本的嵌入向量`embeddings = output.last_hidden_state[0][0]`。这里假设模型输出的是一个形状为`(batch_size, sequence_length, embedding_size)`的张量，通过索引操作可以访问到对应样本的嵌入向量。

- 最后，将得到的嵌入向量`embeddings`添加到`results`列表中，以便后续使用。

总结起来，这段代码的作用是使用预训练的模型对`data`中的文本进行推理，并将每个文本的嵌入向量存储在`results`列表中。关闭梯度计算可以提高代码执行效率和节省内存。