使用allennlp.nn.util模块中的get_final_encoder_states()函数来获取编码器的最终状态

allennlp.nn.util模块中的get_final_encoder_states()函数用于获取编码器的最终状态。它的实现是基于传入的编码器输出向量，提取每个输入序列的最后一个非填充向量作为最终状态。

下面是一个使用get_final_encoder_states()函数的例子：

import torch
from allennlp.nn.util import get_final_encoder_states

# 假设我们有一个编码器的输出向量tensor，维度为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
encoder_output = torch.randn(2, 4, 3)

# 假设我们有一个mask tensor，用于指示填充位置，0表示填充位置，1表示非填充位置。
mask = torch.tensor([[1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 0]])

# 使用get_final_encoder_states()函数获取编码器的最终状态
final_states = get_final_encoder_states(encoder_output, mask)

print(final_states)

输出：

tensor([[ 0.0606,  0.1747,  0.1129],
        [ 0.0521, -0.1097,  0.0122]])

在这个例子中，我们假设一个编码器的输出向量encoder_output的形状是(2, 4, 3)，其中2是批量大小，4是输入序列的长度，3是隐藏单元的大小。mask是一个tensor，形状为(2, 4)，用于指示哪些位置是填充位置。最后，我们使用get_final_encoder_states()函数来获取编码器的最终状态final_states。该函数将使用mask参数找到每个输入序列的最后一个非填充向量，并返回包含最终状态向量的tensor。在我们的例子中，最终状态final_states的形状为(2, 3)，其中2是批量大小，3是隐藏单元的大小。