怎么理解这行代码targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[..., None]), 2)

这行代码主要是用来将 AI 的回答添加到目标序列的最后面，以便模型可以用 AI 的回答继续生成下一个回答。

具体来说，代码中的 `targets` 是一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的 tensor，其中 `batch_size` 是当前 batch 的大小，`seq_len` 是当前 batch 中最长的序列长度。`targets.repeat(na, 1, 1)` 将 `targets` 在第一维上重复 `na` 次，也就是将 `batch_size` 扩展为 `na * batch_size`，并且在第二维不变，第三维也不变。这样得到的 tensor 的形状为 `(na * batch_size, seq_len)`。

然后，`ai[..., None]` 是将 AI 的回答 `ai` 扩展一个新的维度，形状变成了 `(batch_size, 1, ai_len)`，其中 `ai_len` 是 AI 回答的长度。接着，使用 `torch.cat` 将 `targets.repeat(na, 1, 1)` 和 `ai[..., None]` 沿着第三个维度（即序列维度）拼接在一起，得到的 tensor 的形状为 `(na * batch_size, seq_len + 1, ai_len)`，也就是在 `targets` 中添加了一个长度为 `ai_len` 的 AI 回答。

相关问题

targets = torch.ones_like(classification) * -1 targets = targets.type_as(classification)

The code initializes a tensor `targets` with the same shape as `classification` and sets all its values to -1. The tensor is then cast to the same data type as `classification`. This is often used in machine learning models for tasks such as object detection, where the target labels for some objects may not be available or may be unknown. The -1 value in `targets` indicates that the corresponding label is missing or unknown.

def plot _ pred ( dv _ set , model , device , lim =35., preds = None , targetsNone ): if preds is Mone or targets is Mone : model . eval () preds , targets =[],[] for x , y in dv _ set : x , y = x . to ( device ), y . to ( device ) with torch . no _ grad (): pred = model ( x ) preds . append ( pred . detach (). cpu ()) targets . append ( y . detach (). cpu ()) preds = torch . cat ( preds , dim =0). numpy () targets = torch . cat ( targets , dim =0). numpy ()

这段代码存在一些错误，我来帮你修正一下：

def plot_pred(dv_set, model, device, lim=35., preds=None, targets=None):
    if preds is None or targets is None:
        model.eval()
        preds, targets = [], []
        for x, y in dv_set:
            x, y = x.to(device), y.to(device)
            with torch.no_grad():
                pred = model(x)
                preds.append(pred.detach().cpu())
                targets.append(y.detach().cpu())
        preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy()
        targets = torch.cat(targets, dim=0).numpy()
    
    # 绘制图形的代码缺失，你可以在这里添加绘图的相关代码
    
    # 返回预测值和目标值
    return preds, targets

修正后的代码将原来缺失的绘图代码部分注释掉了，你可以在这里添加你希望使用的绘图代码。同时，我添加了一个返回语句，这样函数可以返回预测值和目标值给调用者。

请注意，由于缺失了绘图代码，你需要根据你的需求添加合适的绘图逻辑来完成预测结果的可视化。