-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。

相关问题

m = lambda x: torch.maximum(torch.abs(x)-torch.ones_like(x),torch.zeros_like(x))

这是一个使用PyTorch实现的函数，它的作用是将输入的x中的每个元素取绝对值后减去1，如果结果小于0，则将其设为0，否则保留原值。这个函数可以用于实现L1正则化。具体来说，如果我们在训练神经网络时希望对网络的权重进行L1正则化，就可以将每个权重矩阵作为输入传给这个函数，然后将函数的输出作为正则化项加入损失函数中，从而鼓励权重矩阵中的大部分元素都接近于0，从而实现参数的稀疏化。

torch.zeros_like

torch.zeros_like() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建一个与输入 tensor 相同大小和数据类型的全零 tensor。该函数的语法如下：

torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)

其中，参数 input 表示输入 tensor，dtype 表示输出 tensor 的数据类型，layout 表示输出 tensor 的布局，device 表示输出 tensor 的设备类型，requires_grad 表示输出 tensor 是否需要梯度。

举个例子，假设有一个大小为 (2, 3) 的 float32 类型的 tensor a，我们可以使用 torch.zeros_like() 来创建一个与 a 相同大小和数据类型的全零 tensor b：

import torch

a = torch.randn(2, 3)
b = torch.zeros_like(a)

print(a)
print(b)

输出如下：

tensor([[-1.0225, -0.0818,  0.4041],
        [ 0.5366, -0.6071, -0.3553]])
tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])