def _to_tensor(self, datas): x = torch.LongTensor([_[0] for _ in datas]).to(self.device) y = torch.LongTensor([_[1] for _ in datas]).to(self.device) # pad前的长度(超过pad_size的设为pad_size) seq_len = torch.LongTensor([_[2] for _ in datas]).to(self.device) mask = torch.LongTensor([_[3] for _ in datas]).to(self.device) return (x, seq_len, mask), y

这段代码是将输入数据转换成 PyTorch Tensor 的形式，其中包括输入数据的序列（x）、序列的长度（seq_len）、mask矩阵（mask）和标签（y）。具体来说，该函数的输入是一个数据集 datas，其中每个数据点由四个元素组成，分别是输入序列、标签、序列长度和 mask 矩阵。函数返回的是一个元组，其中第一个元素是一个元组，包括转换后的输入序列、序列长度和 mask 矩阵，第二个元素是转换后的标签。这个函数用于将数据集转换成神经网络模型可以处理的形式。