这个代码执行出来为什么没有shape这个属性，应该如何改善，代码如下： def psif(t,args): G = args['G'] F = args['F'] T = args['T'] s = ((1 -F(t/T)) * (tensor(basis(2, 0), basis(2, 0),basis(Nmax, 0)) + G(t/T)* (tensor(basis(2, 1), basis(2, 0), basis(Nmax, 1)) - tensor(basis(2, 0), basis(2, 1), basis(Nmax, 1)))).unit() return s

这段代码没有shape属性是因为它返回的是一个量子态向量，而不是一个Numpy数组。如果你想查看这个向量的shape，可以将它转化为Numpy数组，代码如下：

import numpy as np

def psif(t,args):
    G = args['G']
    F = args['F']
    T = args['T']
    s = ((1 -F(t/T)) * (tensor(basis(2, 0), basis(2, 0),basis(Nmax, 0)) 
          + G(t/T)* (tensor(basis(2, 1), basis(2, 0), basis(Nmax, 1)) 
          - tensor(basis(2, 0), basis(2, 1), basis(Nmax, 1)))).unit()
    return np.array(s)

s = psif(t, args)
print(s.shape)

这样就能输出量子态向量的shape了。

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if args.seed != -1: provide_determinism(args.seed) 这段代码有什么作用

这段代码的作用是为了提供确定性。在机器学习中，随机数生成器的种子(seed)决定了随机性的产生方式。通过设置一个特定的种子，可以使得每次运行程序时生成的随机数序列是相同的，从而保证结果的可重复性。在这段代码中，如果参数args.seed不等于-1，则调用provide_determinism函数，将args.seed作为参数传入函数中，以实现确定性的效果。

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在上面的示例代码中，我们只传递了按钮的文本 `"Next Page"`，而没有传递 `onclick` 参数。这是因为在这个示例中，我们只关心按钮是否被点击，而不需要执行任何特定的操作。所以我们只需要获取按钮点击的结果，通过判断按钮是否被点击来进行下一页的逻辑处理。

如果你想要在按钮被点击时执行特定的操作，可以传递一个函数给 `onclick` 参数，例如：

next_page = button('Next Page', onclick=next_page_handler)

然后定义一个 `next_page_handler` 函数来处理按钮被点击时的逻辑：

def next_page_handler():
    # 执行下一页的逻辑

在这个函数中，你可以编写需要执行的下一页逻辑。