dec_X = torch.unsqueeze(torch.tensor( [tgt_vocab['<bos>']], dtype=torch.long, device=device), dim=0)

这段代码是用来将目标语言的起始符号 `<bos>` 转换为对应的整数编码，然后使用 PyTorch 中的 `unsqueeze` 函数在第 0 维上添加一个维度，将其转换为形状为 `(1, 1)` 的张量。其中，`dtype=torch.long` 表示张量数据类型为长整型，`device=device` 表示张量存储在指定的设备上，这里可能是 GPU 或者 CPU。这个张量可以作为解码器的输入，用于生成目标语言的序列。

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import torch from transformer import CutTaskModel,PositionalEncoding model=CutTaskModel() model= torch.load('./teach_transformer/teach_transformer.pt') src = torch.LongTensor([[0, 4, 3, 4, 6, 8, 9, 9, 8, 1, 2, 2]]) # tgt从<bos>开始，看看能不能重新输出src中的值 tgt = torch.LongTensor([[0]]) # 一个一个词预测，直到预测为<eos>，或者达到句子最大长度 for i in range(20): # 进行transformer计算 out = model(src, tgt) # 预测结果，因为只需要看最后一个词，所以取`out[:, -1]` predict = model.predictor(out[:, -1]) # 找出最大值的index y = torch.argmax(predict, dim=1) # 和之前的预测结果拼接到一起 tgt = torch.concat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1) # 如果为<eos>，说明预测结束，跳出循环 if y == 1: break print(tgt) 这是源代码

在你的代码中，出现了一个错误。错误发生在 `tgt = torch.concat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)` 这一行。正确的方法是使用 `torch.cat` 而不是 `torch.concat`。

请将这一行代码修改为：`tgt = torch.cat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)`。

修改后的代码如下所示：

import torch
from transformer import CutTaskModel, PositionalEncoding

model = CutTaskModel()
model = torch.load('./teach_transformer/teach_transformer.pt')

src = torch.LongTensor([[0, 4, 3, 4, 6, 8, 9, 9, 8, 1, 2, 2]])
tgt = torch.LongTensor([[0]])

for i in range(20):
    out = model(src, tgt)
    predict = model.predictor(out[:, -1])
    y = torch.argmax(predict, dim=1)
    tgt = torch.cat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)

    if y == 1:
        break

print(tgt)

这样修改后，应该能够解决你遇到的问题。