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的例子

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。

该函数的签名如下：

def get_final_encoder_states(
    encoder_outputs: Union[torch.Tensor, Dict[str, torch.Tensor]],
    mask: torch.BoolTensor
) -> torch.Tensor:

函数参数说明：

- encoder_outputs: 编码器的输出，可以是一个形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_dim) 的张量，也可以是一个包含形状为 (batch_size, hidden_dim) 的张量的字典。

- mask: 一个形状为 (batch_size, sequence_length) 的布尔类型张量，用于标记有效的序列位置。

函数返回值：

- torch.Tensor: 编码器最终状态的张量，形状为 (batch_size, hidden_dim)。

下面是使用get_final_encoder_states()函数的一个例子：

import torch
import allennlp.nn.util as util

# 假设编码器的输出张量为 (batch_size, sequence_length, hidden_dim)
encoder_outputs = torch.randn(2, 5, 3)

# 定义遮罩张量，用于标记有效的序列位置（假设      条序列有 5 个有效位置，第二条序列有 3 个有效位置）
mask = torch.tensor([[True, True, True, True, True],
                     [True, True, True, False, False]])

# 获取编码器最终状态
final_states = util.get_final_encoder_states(encoder_outputs, mask)

print(final_states.shape)  # 输出：torch.Size([2, 3])
print(final_states)

在上面的例子中，编码器的输出张量 encoder_outputs 的形状为 (2, 5, 3)，即 batch_size=2, sequence_length=5, hidden_dim=3。遮罩张量 mask 的形状为 (2, 5)，其中 条序列有 5 个有效位置，第二条序列有 3 个有效位置。

调用 get_final_encoder_states() 函数，传入编码器输出张量和遮罩张量，函数会返回编码器的最终状态张量 final_states，形状为 (2, 3)。

最后打印输出 final_states 的形状和值。