[probs_, state_] = sess.run([probs, last_state], feed_dict={input_data: x, initial_state: state_})的作用shishenm

这段代码的作用是运行一个 TensorFlow 计算图，其中包含两个节点：probs 和 last_state。输入数据是 x 和 state_，它们被传递到计算图中对应的占位符 input_data 和 initial_state 中。计算图会根据输入数据和模型参数计算出一个输出 probs 和一个新的状态 state_，它们分别被赋值给变量 probs_ 和 state_。

具体来说，probs_ 是模型对输入数据 x 进行预测得到的概率分布，表示每个可能的输出标记（如文本中的单词）的概率。last_state 是经过处理后的最后一个状态，通常作为下一次输入的初始状态。这段代码通常用于训练和推理阶段，以获取模型的输出结果和更新状态。

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def generate(): states_ = sess.run(initial_state) gen = '' c = '[' while c != ']': gen += c x = np.zeros((batch_size, 1)) x[:, 0] = char2id[c] probs_, states_ = sess.run([probs, last_states], feed_dict={X: x, initial_state: states_}) probs_ = np.squeeze(probs_) pos = int(np.searchsorted(np.cumsum(probs_), np.random.rand() * np.sum(probs_))) c = id2char[pos] return gen[1:] def generate_with_head(head): states_ = sess.run(initial_state) gen = '' c = '[' i = 0 while c != ']': gen += c x = np.zeros((batch_size, 1)) x[:, 0] = char2id[c] probs_, states_ = sess.run([probs, last_states], feed_dict={X: x, initial_state: states_}) probs_ = np.squeeze(probs_) pos = int(np.searchsorted(np.cumsum(probs_), np.random.rand() * np.sum(probs_))) if (c == '[' or c == '。' or c == '，') and i < len(head): c = head[i] i += 1 else: c = id2char[pos] return gen[1:]

这段代码包含了两个函数，第一个函数generate用于生成一段随机的文本，其工作流程是先生成一个起始字符'['，然后不断地根据当前字符生成下一个字符，直到生成']'字符为止。在生成下一个字符时，会根据当前字符的概率分布随机选取下一个字符。第二个函数generate_with_head与generate类似，但是在生成文本时会根据head参数指定的文本内容进行约束。具体来说，函数会先生成head中指定的文本内容，然后再生成随机的文本，直到生成']'为止。在生成随机文本时，如果当前字符是句号、逗号或者是起始字符，且还没有生成完head中的内容，函数会将下一个字符设置为head中对应的字符，以便保证生成的文本与head中的文本内容一致。

y_means_values, y_variances_values, y_probs_values = \ sess.run([y_means, y_variances, y_probs], \ feed_dict={tiny_y: extracted_y, tiny_phi: extracted_phi})改写为pytorch版本

假设`sess`是一个 TensorFlow 的 Session 对象，`tiny_y`和`tiny_phi`是两个 TensorFlow 的 placeholder，那么这段代码的 PyTorch 版本可以写成：

with torch.no_grad():
    y_means_values, y_variances_values, y_probs_values = model(tiny_y, tiny_phi)

这里假设`model`是一个 PyTorch 的模型对象，接受`tiny_y`和`tiny_phi`作为输入，返回`y_means`、`y_variances`和`y_probs`三个张量。

需要注意的是，在 TensorFlow 中，`sess.run`需要显式地指定需要计算的张量；而在 PyTorch 中，我们只需要调用模型对象并传入需要计算的输入，PyTorch 会自动处理计算图和反向传播。因此，使用 PyTorch 编写代码时，我们不需要像 TensorFlow 那样显式地创建计算图。