解释一下这句话self.dense = nn.Linear(num_hiddens, vocab_size)

这句话定义了一个全连接层（Fully Connected Layer），用于将Seq2Seq模型的隐藏状态映射到词表大小的向量维度上。

具体来说，nn.Linear(num_hiddens, vocab_size)创建了一个Linear对象，其中num_hiddens表示输入的向量维度，即Seq2Seq模型中的隐含状态维度；vocab_size表示输出的向量维度，即词表的大小。

创建Linear对象后，将其赋值给Seq2Seq模型的成员变量self.dense，这样在Seq2Seq模型的前向传播过程中，就可以通过self.dense来完成从隐含状态到词表大小的映射。

在Seq2Seq模型中，通常会将最后一个时间步的隐含状态作为整个序列的编码结果，然后通过self.dense层将编码结果映射到词表大小的向量维度上，得到每个词的概率分布。这样，在训练过程中，可以通过最小化预测概率分布与真实标签的交叉熵损失来优化模型参数，从而提高模型的准确性和泛化能力。