class PoetryModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(PoetryModel, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier=nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(2048, vocab_size) ) def forward(self, input, hidden = None): seq_len, batch_size = input.size() if hidden is None: h_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() c_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() else: h_0, c_0 = hidden embeds = self.embedding(input) output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0)) output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1)) return output, hidden 解释该段代码

这段代码是一个 PyTorch 模型类 `PoetryModel` 的定义，该模型用于生成诗歌文本。以下是该模型的详细解释：

1. `__init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim)`：该函数是类的初始化函数，它定义了该模型的各个层及其参数，其中 `vocab_size` 表示词汇表的大小，`embedding_dim` 表示嵌入层的维度，`hidden_dim` 表示 LSTM 隐藏层的维度。

2. `super(PoetryModel, self).__init__()`：该语句调用了父类 `nn.Module` 的初始化函数，以便能够正确地构建模型。

3. `self.hidden_dim = hidden_dim`：该语句将隐藏层维度保存在实例变量 `self.hidden_dim` 中。

4. `self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)`：该语句定义了一个嵌入层，用于将词汇表中的每个词转换成一个固定维度的向量表示。

5. `self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3)`：该语句定义了一个 LSTM 层，用于学习输入序列的长期依赖关系。其中 `num_layers` 参数表示 LSTM 层的层数。

6. `self.classifier = nn.Sequential(...)`：该语句定义了一个分类器，用于将 LSTM 输出的特征向量映射到词汇表中每个词的概率分布。

7. `forward(self, input, hidden=None)`：该函数定义了模型的前向传播过程。其中 `input` 表示输入的序列，`hidden` 表示 LSTM 的初始隐藏状态。

8. `seq_len, batch_size = input.size()`：该语句获取输入序列的长度和批次大小。

9. `if hidden is None: ... else: ...`：该语句根据是否提供了初始隐藏状态，决定是否使用零向量作为初始隐藏状态。

10. `embeds = self.embedding(input)`：该语句将输入序列中的每个词都通过嵌入层转换成向量表示。

11. `output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0))`：该语句将嵌入层的输出输入到 LSTM 层中，并获取 LSTM 输出的特征向量和最终的隐藏状态。

12. `output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1))`：该语句将 LSTM 输出的特征向量通过分类器进行映射，并将其转换成形状为 `(seq_len * batch_size, vocab_size)` 的张量。

13. `return output, hidden`：该语句返回模型的输出和最终的隐藏状态。其中输出是一个张量，表示每个时间步的词汇表中每个词的概率分布，而隐藏状态则是一个元组，表示 LSTM 的最终