-torch.empty_like(logits, memory_format=torch.legacy_contiguous_format).exponential_().log()

这段代码的作用是创建一个和logits tensor相同大小的空tensor，然后用指数函数生成随机数填充这个空tensor，并取其对数值作为新的tensor。其中，memory_format=torch.legacy_contiguous_format是为了确保新的tensor在内存中是连续存储的，以便后续计算的效率。

这段代码通常用于计算logits tensor的softmax分布，即将logits tensor中的每个元素作为指数函数的底数，然后对所有元素求和，并将每个元素除以总和，得到一个新的分布。在计算softmax分布时，使用指数函数可以将logits中的负值转化为正值，避免了分母为0的问题。