(inputs.stream().filter(o -> o.getDeviceId().equals(d.getDeviceId())).collect(Collectors.toList()))
时间: 2024-03-29 10:34:42 浏览: 24
这段代码使用了 Java 8 中的 Stream API,它的作用是从一个输入列表 `inputs` 中筛选出所有 `Device` 对象的 `deviceId` 属性等于特定 `Device` 对象 `d` 的 `deviceId` 属性的所有元素,并将其收集到一个新的列表中返回。
具体来说,`inputs.stream()` 将输入列表转换为一个 Stream 对象,`filter(o -> o.getDeviceId().equals(d.getDeviceId()))` 对 Stream 进行筛选操作,只保留 `deviceId` 属性等于 `d` 的 `deviceId` 属性的元素,`collect(Collectors.toList())` 将 Stream 转换为一个 List 对象。最终,这个 List 对象包含了所有符合条件的 `Device` 对象。
相关问题
.expand(encoder_inputs.size(0), -1, encoder_inputs.size(2))
这段代码的含义是什么?
假设 `encoder_inputs` 是一个大小为 `(batch_size, seq_len, hidden_size)` 的张量。该代码的作用是将 `encoder_inputs` 在第二个维度(即序列长度)上进行复制,使其在同一批次中的每个序列都具有相同的输入。具体来说,它会将 `encoder_inputs` 复制 `seq_len` 次,并在第二个维度上将其扩展为与原始输入相同的大小。这样做的原因是为了将 `encoder_inputs` 与其他张量(如解码器的输入)进行匹配。例如,如果您正在训练一个序列到序列的模型,并且在解码器中使用了注意力机制,则需要将编码器的输出与解码器的输入进行比较。由于解码器的输入通常是一个单个标记(而不是整个序列),因此您需要将编码器的输出复制多次,以便每个解码器输入都有一个对应的编码器输出。
usage: spm_encode [-h] --model MODEL [--inputs INPUTS [INPUTS ...]] [--outputs OUTPUTS [OUTPUTS ...]] [--output_format {piece,id}] [--min-len N] [--max-len N] spm_encode: error: the following arguments are required: --model
这是一个关于使用 spm_encode 的命令行工具的错误信息,需要提供必要的参数,包括 --model 指定模型路径,--inputs 指定输入文件或者输入字符串,--outputs 指定输出文件或者输出字符串,--output_format 指定输出格式,--min-len 指定最小长度,--max-len 指定最大长度。你可以提供必要的参数来解决这个错误。