def encode(self, source_padded: torch.Tensor, source_lengths: List[int]) -> Tuple[ torch.Tensor, Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]]: enc_hiddens, dec_init_state = None, None """ add your code here -- 5 目标: 1. 将编码器应用于源句子以获得编码器的隐藏状态。 2. 将编码器的最终状态投射到解码器，以获得解码器的初始状态。 步骤: 1. 使用 self.model_embeddings 在 src sentences 上构建一个 Tensor `X`, shape (max_sent_len, batch_size, embedding_size) 注意, encoder和 decoder 不同, encoder是没有初始的 hidden state和cell state的. 2. 把 self.encoder 作用到 X 上 得到 `enc_hiddens`, `last_hidden`, `last_cell`. - 首先 使用 pack_padded_sequence 函数到 X 上, 把处理后的 Tensor 送进 self.encoder中. - 使用 pad_packed_sequence 函数到 enc_hiddens. - 注意: 编码器的输出是shape (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*2), 需要permute 成 (batch_size, max_src_sent_len, hidden_size*2) - 注意: 使用 pad_packed_sequence 时, batch 中的每一个元素应该是相同的shape 3. 获得解码器的初始状态: `dec_init_state` = (init_decoder_hidden, init_decoder_cell): - `init_decoder_hidden`: 解码器 初始hidden-state - 编码器的`last_hidden` 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size). - 使用 self.h_projection, 得到 init_decoder_hidden. - `init_decoder_cell`: 解码器 初始 cell-state - 编码器的`last_cell` 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size).. - 使用 self.c_projection 得到 init_decoder_cell.

这段代码是一个用于编码的函数，它将源句子编码成一个隐藏状态，并将该状态投射到解码器中作为其初始状态。首先，使用 self.model_embeddings 将源句子编码成一个张量 X，其形状为 (max_sent_len, batch_size, embedding_size)。然后，将编码器 self.encoder 应用于 X，得到编码器的隐藏状态 enc_hiddens，以及最终的隐藏状态和单元状态。在这个过程中，需要使用 pack_padded_sequence 函数对 X 进行填充，然后使用 pad_packed_sequence 函数来解压缩 enc_hiddens。需要注意的是，编码器的输出是一个形状为 (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*2) 的张量，需要对其进行 permute 操作以使其形状变为 (batch_size, max_src_sent_len, hidden_size*2)。然后，通过将双向的隐藏状态拼接起来，使用 self.h_projection 和 self.c_projection 分别得到解码器的初始隐藏状态和初始单元状态，最终返回编码器的隐藏状态 enc_hiddens 和解码器的初始状态 dec_init_state。