def ff(inputs, num_units, scope="positionwise_feedforward"): ''' inputs: A 3d tensor with shape of [N, T, C]. num_units: A list of two integers. scope: Optional scope for `variable_scope`. Returns: A 3d tensor with the same shape and dtype as inputs ''' # Inner layer outputs = tf.keras.layers.Dense(num_units[0], activation=tf.nn.relu)(inputs) # Outer layer outputs = tf.keras.layers.Dense(num_units[1])(outputs) # Residual connection outputs = tf.keras.layers.concatenate([outputs, inputs],axis=-1) # Normalize outputs = tf.keras.layers.LayerNormalization()(outputs) return outputs

这是一个实现位置编码器中的前馈神经网络的函数。输入是一个形状为[N, T, C]的3D张量，其中N表示批量大小，T表示序列长度，C表示每个元素的特征数。该函数使用两个Dense层，其中第一个层使用ReLU激活函数，第二个层没有激活函数。在这两个层之间，使用残差连接将输入添加到输出中，并对输出进行层归一化以减少内部协变量位移。最终输出与输入具有相同的形状和数据类型。

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def add_residual_block(inputs, num_units, mapsize=3, num_layers=2, stddev_factor=1e-3)

这是一个关于深度学习的技术问题，我可以回答。这个函数是用来添加残差块的，其中inputs是输入的张量，num_units是残差块中每个卷积层的输出通道数，mapsize是卷积核的大小，num_layers是残差块中卷积层的数量，stddev_factor是用于初始化卷积核的标准差因子。

batch_size, seq_length, _ = inputs_embeds.shape[:2]是什么意思

这行代码的意思是从一个名为 inputs_embeds 的张量中获取其前两个维度的大小，并分别赋值给 batch_size 和 seq_length。其中，inputs_embeds 张量的第一个维度表示 batch_size，即批大小，第二个维度表示 seq_length，即序列长度，而第三个维度及之后的维度则表示嵌入向量的维度。这行代码的目的很可能是为了获得 batch_size 和 seq_length 的值，以便在后续的计算中进行使用。