Tensor _pack_padded_sequence_backward(const Tensor& grad, at::IntArrayRef input_size, const Tensor& _batch_sizes, bool batch_first) {
// 這個函數(shù)是在反向傳播使用的笙什，計(jì)算梯度
// 是將 pack 后的 [梯度], 恢復(fù)成 pack 之前的 [梯度矩陣]
std::vector<int64_t> input_size_after_t = input_size.vec(); // 輸入的 input_size
if (batch_first) { // batch_first is True; batch_first is False;
TORCH_CHECK(input_size.size() >= 2);
std::swap(input_size_after_t[0], input_size_after_t[1]);
}
auto grad_input = at::zeros(input_size_after_t, grad.options()); // 梯度矩陣, 初始化為0
auto batch_sizes_t = _batch_sizes.contiguous(); // batch_size存放的是每一列非0長度 具體示意圖看 我的文章中的 pack 那部分的 batch_size 示意圖垦缅。
checkLongTensor(batch_sizes_t);
int64_t offset = 0;
int64_t max_seq_len = batch_sizes_t.size(0); // 獲取最大長度
int64_t * batch_sizes = batch_sizes_t.data_ptr<int64_t>();
for (int64_t i = 0; i < max_seq_len; ++i) { // 循環(huán)所有sequence 長度
// 填充梯度, grad 是pack 后的梯度,
// grad.slice(0, offset, offset + batch_sizes[i]): 就是獲取pack 中的所有梯度, 0是第0維, 從 offset 到 offset + batch_sizes[i]
// 會被提取出來硼补。 batch_sizes[i] 就是 pack 后的 第i個位置上圾亏，所有非 0 元素的長度姻蚓。具體示意圖看 我的文章中的 pack 那部分的 batch_size 示意圖。
// 所以 grad_input 的計(jì)算結(jié)果就是 在非0的地方井氢，用 pack 后的 梯度填充忿薇，而原先是 0 的的地方裙椭，依然是0， 因?yàn)?使用 zeros 初始化的署浩。
grad_input[i].slice(0, 0, batch_sizes[i]).copy_(grad.slice(0, offset, offset + batch_sizes[i]));
// offset偏移到 下一個
offset += batch_sizes[i];
}
if (batch_first) {
grad_input = grad_input.transpose(0, 1);
}
return grad_input;
}
_pack_padded_sequence_backward
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