DECODE(HM.HOSHOKAISHA_ID, NULL, SEQ_HOSHOKAISHA_ID.NEXTVAL, HM.HOSHOKAISHA_ID) AS HOSHOKAISHA_ID 检查这串代码有没有错误
时间: 2024-04-26 09:26:49 浏览: 4
这段代码看起来没有语法错误。它的作用是将 HM.HOSHOKAISHA_ID 的值与 NULL 进行比较,如果为 NULL,则返回 SEQ_HOSHOKAISHA_ID.NEXTVAL 的值作为 HOSHOKAISHA_ID,否则返回 HM.HOSHOKAISHA_ID 的值作为 HOSHOKAISHA_ID。这段代码适用于 Oracle 数据库。
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语法分析:SELECT wt.transaction_id ,we.organization_id ,we.wip_entity_id ,decode(wt.line_id, NULL, we.wip_entity_name, '')
这是一个SQL查询语句,用于从一个或多个表中检索数据。具体来说,该查询语句包含以下列:
- wt.transaction_id:表示从wt表中选择transaction_id列。
- we.organization_id:表示从we表中选择organization_id列。
- we.wip_entity_id:表示从we表中选择wip_entity_id列。
- decode(wt.line_id, NULL, we.wip_entity_name, ''):该表达式使用DECODE函数,将wt表中的line_id列的值与NULL比较。如果它是NULL,则选择we表中的wip_entity_name列的值。否则,选择一个空字符串。
该查询语句将返回一个结果集,其中包含上述列的值。
self.decode_step
在ChitGPT模型中,self.decode_step是解码器的核心部分,用于生成对下一个token的预测。具体而言,它接收上一时刻的隐藏状态h_{t-1}和上一时刻的输出token的embedding x_{t-1}作为输入,通过多层的Transformer Decoder模块进行计算,最终输出下一个token的概率分布。
下面是self.decode_step的代码实现:
```
def decode_step(self, prev, encoder_hidden_states):
"""
prev - (batch_size, hidden_size)
encoder_hidden_states - (batch_size, seq_len, hidden_size)
"""
h = prev.unsqueeze(0)
for layer in self.transformer_layers:
h, _ = layer(h, encoder_hidden_states)
logits = self.head(h.squeeze(0))
return logits
```
其中,`prev`表示上一时刻的隐藏状态,`encoder_hidden_states`表示编码器的输出,即编码器每个位置的隐藏状态。在代码中,首先将`prev`的维度增加一维,以便能够与Transformer Decoder模块进行计算。然后,通过多层的Transformer Decoder模块进行计算,最终输出下一个token的概率分布。最后,利用self.head将输出的hidden state转换为概率分布,用来预测下一个token。
注意,这里的Transformer Decoder模块和编码器中的Transformer Encoder模块类似,但是在解码器中需要进行额外的Mask操作,以确保模型只能看到当前时刻之前的token,而不能看到未来的token。