使用AllenNLP中的weighted_sum()函数实现张量的加权求和操作

在 AllenNLP 中，weighted_sum() 函数用于实现张量的加权求和操作。该函数用于将一组权重与给定的张量列表进行加权相加，返回加权求和后的张量结果。

weighted_sum() 函数的签名如下：

def weighted_sum(tensors: List[Tensor], weights: List[Tensor]) -> Tensor:
    ...

其中，参数 tensors 是一个张量列表，表示需要进行加权求和的张量；参数 weights 是一个权重列表，与 tensors 中的张量一一对应，表示对应张量的权重。

下面是一个使用 AllenNLP 中的 weighted_sum() 函数的例子：

import torch
from allennlp.nn.util import weighted_sum

# 创建张量列表
tensors = [torch.tensor([1, 2, 3]), torch.tensor([4, 5, 6]), torch.tensor([7, 8, 9])]
# 创建权重列表
weights = [torch.tensor(0.1), torch.tensor(0.2), torch.tensor(0.3)]

# 使用 weighted_sum() 函数进行加权求和
result = weighted_sum(tensors, weights)

print(result)  # 输出: tensor([5.8000, 6.4000, 7.0000])

在上面的例子中，我们首先导入了 torch 和 weighted_sum 函数。然后创建了一个包含三个张量的张量列表 tensors，每个张量的形状都是 (3, )。我们还创建了一个包含三个权重的权重列表 weights，每个权重也是一个张量。然后，我们使用 weighted_sum() 函数将 tensors 和 weights 进行加权求和得到了结果 result，最后将结果打印出来。

在这个例子中，[1, 2, 3] 的权重为 0.1，[4, 5, 6] 的权重为 0.2，[7, 8, 9] 的权重为 0.3，所以加权求和后的结果为 [5.8, 6.4, 7]。

需要注意的是，为了使用 weighted_sum() 函数，我们需要先安装 AllenNLP：pip install allennlp。另外，AllenNLP 中的张量操作默认是基于 PyTorch 的张量进行的，所以在使用之前需要先导入 torch。