n = torch.ones_like(inputs[:, :, 0]).sum(1).view(-1, 1) n = self.emb_n(n).unsqueeze(1)代码是什么意思

这段代码是在计算输入文本序列中每个单词的词向量表示中添加位置编码。其中，`inputs`是输入的文本序列，`n`是一个大小为`(batch_size, 1)`的张量，表示输入文本序列的长度，通过对第0维度求和并重塑得到。`torch.ones_like()`函数会创建一个形状与`inputs[:, :, 0]`相同的张量，并且所有元素都为1，这个张量的作用是计算输入序列的长度。`self.emb_n()`函数是一个线性变换层，将输入的长度`n`映射到一个与词向量相同维度的向量。`unsqueeze(1)`函数是将`n`的维度在第1维上扩展一维，使得它与词向量的维度相同，便于后续的加和操作。最终，`n`的形状为`(batch_size, seq_len, hidden_size)`，可以与词向量`inputs`相加得到带有位置编码的文本输入。