Python中allennlp.nn.utilget_final_encoder_states()函数的用法与示例

allennlp.nn.util.get_final_encoder_states()是allennlp库中的一个工具函数，用于获取编码器最终隐藏状态的方法。

以下是函数的用法和示例代码：

用法：

get_final_encoder_states(encoder_outputs:torch.Tensor, mask:torch.Tensor) -> Tuple[torch.Tensor, torch.BoolTensor]

参数：

- encoder_outputs：编码器输出的Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，其中sequence_length是输入序列的长度，hidden_size是隐藏状态的维度。

- mask：输入序列的掩码，形状为(batch_size, sequence_length)，用于表示输入序列的有效部分。

返回：

- 返回的是一个包含两个Tensor的元组， 个Tensor是编码器的最终隐藏状态，形状为(batch_size, hidden_size)；第二个Tensor是掩码，形状为(batch_size, )，用于表示哪些样本是有效的。

示例：

假设我们有一个编码器输出的Tensor encoder_outputs，形状为(2, 5, 4)，表示一个batch_size为2，序列长度为5，隐藏状态维度为4的编码器输出。

import torch
from allennlp.nn.util import get_final_encoder_states

encoder_outputs = torch.randn(2, 5, 4)
mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 0, 0, 0]])

final_hidden_state, updated_mask = get_final_encoder_states(encoder_outputs, mask)

print(final_hidden_state.shape)  # 输出: torch.Size([2, 4])
print(updated_mask.shape)  # 输出: torch.Size([2])

在这个例子中，我们首先创建一个编码器输出的Tensor encoder_outputs，形状为(2, 5, 4)。然后我们通过get_final_encoder_states函数获取编码器的最终隐藏状态和更新后的掩码。最后打印输出的形状。

注意，由于 个样本的序列长度为3，第二个样本的序列长度为2，所以更新后的掩码中， 个样本的值为1，第二个样本的值为0。