-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

TypeError: empty() received an invalid combination of arguments - got (tuple, dtype=NoneType, device=NoneType), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.memory_format memory_format, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, torch.memory_format memory_format, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

这个错误提示表明你在调用 PyTorch 的 `empty()` 函数时传入了错误的参数组合。正确的参数组合有两种：

1. `empty(size, *, names=None, memory_format=torch.contiguous_format, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)`
2. `empty(size, *, memory_format=torch.contiguous_format, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, pin_memory=False, requires_grad=False)`

其中，第一个参数是张量的大小，可以是整数，也可以是元组。第二个参数是一个命名参数，可以为 `names`、`memory_format`、`out`、`dtype`、`layout`、`device`、`pin_memory` 和 `requires_grad` 中的任意一个或多个。具体使用哪些参数取决于你的需求。例如，如果你需要创建一个空的张量，可以像下面这样调用 `empty()` 函数：

import torch

# 创建一个大小为 (3, 4) 的空张量
x = torch.empty((3, 4))

如果你还有其他的需求，可以根据需要传入其他参数。