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mean(dim=1) 是什么意思

在自然语言处理中，文本经过分词器处理后会转换为token序列，每个token对应一个向量表示。mean(dim=1) 的作用是在序列维度上对这些向量取平均，将整个序列压缩为单个向量。下面我用具体例子解释：

1. 张量的维度结构

假设我们有一个输入文本："请你分析"，分词后转换为token ID序列 [101, 203, 305, 402]（这里是简化示例）。通过模型的嵌入层后，每个token会被映射为一个向量（例如768维），形成一个张量：

# 输入文本: "请你分析"
# 分词后的token ID序列: [101, 203, 305, 402]
# 嵌入后的张量形状: [batch_size, sequence_length, embedding_dim]