batch = s.shape[0] s = s.view(batch, -1) logits = self.model(s) return logits, state

这段代码是一个函数，它对输入的张量s进行一系列操作并返回结果。让我们逐行解释代码的功能：

1. `batch = s.shape[0]`：这行代码计算了张量s的批次大小（batch size），并将其赋值给变量batch。这可以通过查看s张量的形状来实现，其中s.shape返回一个表示张量形状的元组，[0]索引表示批次大小。

2. `s = s.view(batch, -1)`：这行代码使用view方法重新调整张量s的形状。第一个参数batch表示新的批次大小，而第二个参数-1表示将剩余的维度展平成一维。这个操作通常用于将输入数据调整为模型所期望的输入形状。

3. `logits = self.model(s)`：这行代码调用self.model来对调整后的输入张量s进行模型推理，得到输出张量logits。根据代码上下文，self.model是一个神经网络模型对象，可以接受输入数据并返回输出结果。

4. `return logits, state`：这行代码返回计算得到的logits张量和state变量作为函数的结果。

根据你给出的代码片段，在输入张量s经过形状调整和模型推理后，得到的输出是logits张量和state变量。请注意，state变量是在函数之外定义的，它可能在其他地方使用或更新。

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class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

这是一个使用 PyTorch 实现的分词模型，采用了 LSTM 神经网络结构。该模型的输入是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的整数张量 `inputs`，表示分词器需要对其中的文本进行分词，其中 `batch_size` 表示批次大小，`sequence_length` 表示序列长度。此外，还需要输入一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的二元张量 `mask`，其中每个元素表示对应文本是否为填充，即 `1` 表示不是填充，`0` 表示是填充。

模型的输出是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的浮点数张量，其中每个元素表示对应位置是否需要分词，即 `1` 表示需要分词，`0` 表示不需要分词。

在模型的构造函数中，首先调用了基类 `torch.nn.Module` 的构造函数来初始化模型。然后，定义了一个 `torch.nn.Embedding` 层，用于将输入的整数张量转换为词向量。接下来，定义了一个双向 LSTM 层，用于学习输入序列的上下文信息。最后，定义了一个全连接层和一个 sigmoid 激活函数，用于将 LSTM 输出转换为需要分词的概率。在模型的前向传播过程中，首先将输入文本转换为词向量，然后通过 LSTM 层计算序列的上下文信息，再通过全连接层和 sigmoid 激活函数计算需要分词的概率，并与 `mask` 做点乘，得到最终的输出。

def forward_with_weights(self, v, q, w): v_ = self.v_net(v) q_ = self.q_net(q) logits = torch.einsum('bvk,bvq,bqk->bk', (v_, w, q_)) if 1 < self.k: logits = logits.unsqueeze(1) logits = self.p_net(logits).squeeze(1) * self.k return logits有什么作用

这段代码是一个神经网络的前向传播函数，用于计算输入的三个张量 v、q、w 经过神经网络后的输出 logits。具体来说，它首先将 v 和 q 分别通过两个全连接层 v_net 和 q_net 进行线性变换，然后将它们与 w 进行矩阵乘法，得到一个大小为 [batch_size, k] 的矩阵，其中 k 是一个超参数。如果 k 大于 1，那么还会通过一个全连接层 p_net 对这个矩阵进行处理，最后得到一个大小为 [batch_size] 的向量 logits。这个向量的每个元素都表示对应输入的一个样本的输出值。最后，这个向量会乘以 k，得到最终的输出。