def encode(self, source_padded: torch.Tensor, source_lengths: List[int]) -> Tuple[ torch.Tensor, Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]]: enc_hiddens, dec_init_state = None, None """ add your code here -- 5 目标: 1. 将编码器应用于源句子以获得编码器的隐藏状态。 2. 将编码器的最终状态投射到解码器，以获得解码器的初始状态。 步骤: 1. 使用 self.model_embeddings 在 src sentences 上构建一个 Tensor `X`, shape (max_sent_len, batch_size, embedding_size) 注意, encoder和 decoder 不同, encoder是没有初始的 hidden state和cell state的. 2. 把 self.encoder 作用到 X 上 得到 `enc_hiddens`, `last_hidden`, `last_cell`. - 首先 使用 pack_padded_sequence 函数到 X 上, 把处理后的 Tensor 送进 self.encoder中. - 使用 pad_packed_sequence 函数到 enc_hiddens. - 注意: 编码器的输出是shape (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*2), 需要permute 成 (batch_size, max_src_sent_len, hidden_size*2) - 注意: 使用 pad_packed_sequence 时, batch 中的每一个元素应该是相同的shape 3. 获得解码器的初始状态: `dec_init_state` = (init_decoder_hidden, init_decoder_cell): - `init_decoder_hidden`: 解码器 初始hidden-state - 编码器的`last_hidden` 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size). - 使用 self.h_projection, 得到 init_decoder_hidden. - `init_decoder_cell`: 解码器 初始 cell-state - 编码器的`last_cell` 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size).. - 使用 self.c_projection 得到 init_decoder_cell.

很抱歉，这段代码是不完整的，缺少必要的上下文来回答问题。但是，从代码中可以看到这是一个名为 `encode` 的函数，它接受一个填充后的张量 `source_padded` 和一个整数列表 `source_lengths`，并返回一个元组，其中包含编码器隐藏状态和解码器初始状态。在函数中，变量 `enc_hiddens` 和 `dec_init_state` 被初始化为 `None`，在添加代码后，它们应该被赋予适当的值。

以下是 forward 函数的代码： ``` def forward(self, source: List[List[str]], target: List[List[str]]) -> torch.Tensor: # Compute sentence lengths source_lengths = [len(s) for s in source] # Convert list of lists into tensors source_padded = self.vocab.src.to_input_tensor(source, device=self.device) # shape: (src_len, batch_size) target_padded = self.vocab.tgt.to_input_tensor(target, device=self.device) # shape: (tgt_len, batch_size) # Embed the source and target sequences source_embedded = self.model_embeddings_source(source_padded) # shape: (src_len, batch_size, embed_size) target_embedded = self.model_embeddings_target(target_padded) # shape: (tgt_len, batch_size, embed_size) # Encode the source sequence enc_hiddens, dec_init_state = self.encoder(source_embedded, source_lengths) # enc_hiddens shape: (src_len, batch_size, hidden_size) # Decode the target sequence combined_outputs = self.decoder(target_embedded, dec_init_state, enc_hiddens) # shape: (tgt_len, batch_size, hidden_size) # Compute scores P = F.log_softmax(self.target_vocab_projection(combined_outputs), dim=-1) # shape: (tgt_len, batch_size, tgt_vocab_size) return P ``` 该函数的目标是将源语言和目标语言的句子分别转换为嵌入表示，并使用编码器-解码器模型对目标语言进行解码，最后计算得分。 函数的输入参数包括源语言句子列表 source 和目标语言句子列表 target。函数返回一个 torch.Tensor 类型的得分矩阵 P，其形状为 (tgt_len, batch_size, tgt_vocab_size)。 在函数中，首先计算了源语言句子的长度 source_lengths。然后，使用 vocab 中的 to_input_tensor 函数将源语言和目标语言的句子列表转换为张量。其中，source_padded 张量的形状为 (src_len, batch_size)，target_padded 张量的形状为 (tgt_len, batch_size)。 接下来，将源语言和目标语言的张量输入到嵌入层模型中，得到源语言和目标语言的嵌入表示 source_embedded 和 target_embedded。其中，source_embedded 的形状为 (src_len, batch_size, embed_size)，target_embedded 的形状为 (tgt_len, batch_size, embed_size)。 然后，将 source_embedded 和 source_lengths 作为输入传递给编码器，得到编码器的输出 enc_hiddens 和解码器的初始状态 dec_init_state。其中，enc_hiddens 的形状为 (src_len, batch_size, hidden_size)。 最后，将 target_embedded、dec_init_state 和 enc_hiddens 作为输入传递给解码器，得到 combined_outputs。然后，将 combined_outputs 输入到目标语言词汇表投影层中，得到得分矩阵 P。最后，使用 F.log_softmax 函数对 P 进行 log-softmax 处理，将最终结果返回。