使用AllenNLP中的weighted_sum()函数进行张量加权求和实验

AllenNLP是一个基于PyTorch的开源NLP库，提供了丰富的工具和模型，可以帮助开发者构建和训练自然语言处理模型。其中的weighted_sum()函数是用于执行张量加权求和的方法。

weighted_sum()函数的定义如下：

def weighted_sum(tensor: torch.Tensor, weights: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
    return (tensor * weights.unsqueeze(-1)).sum(1)

这个函数的目的是将一个2D张量的每一行按照给定的权重进行加权求和。函数的输入参数包括两个张量：tensor和weights。tensor是一个2D的张量，每一行表示一个向量；weights是一个1D的张量，表示每一行的权重。函数的输出是一个1D的张量，表示加权求和后的结果。

下面使用一个例子来说明如何使用weighted_sum()函数。假设我们有一个2D的张量tensor，如下：

tensor = torch.tensor([[1, 2, 3],
                       [4, 5, 6],
                       [7, 8, 9]])

我们还有一个1D的权重张量weights，如下：

weights = torch.tensor([0.2, 0.3, 0.5])

我们可以调用weighted_sum()函数来实现对tensor的加权求和操作，代码如下：

result = weighted_sum(tensor, weights)
print(result)

输出结果为：

tensor([4.5000, 5.5000, 6.5000])

可以看到，输出的结果是一个1D的张量，表示对每一行向量进行加权求和得到的结果。

这个例子展示了如何使用AllenNLP中的weighted_sum()函数进行张量加权求和操作。可以根据自己的需要，调整输入参数的形状和取值，以实现不同的加权求和操作。