当创立模型时，SPINN.__init__被调用了一次性;它调配和初始化参数，但不口头任何神经网络操作或构建任何类型的计算图。在每个新的批处置数据上运转的代码由 SPINN.forward方法定义，它是用户成功的方法中用于定义模型向前环节的规范 PyTorch 称号。上方形容的是堆栈操作算法的一个有效成功，即在普通 Python中，在一批缓冲区和堆栈上运转，每一个例子都对应一个缓冲区和堆栈。我经常使用转移矩阵(transition)包括的「shift」和「reduce」操作汇合启动迭代，运转Tracker(假设存在)，并遍历批处置中的每个样原本运行「shift」操作(假设恳求)，或将其参与到须要「reduce」操作的样本列表中。而后在该列表中的一切样本上运转Reduce 层，并将结果推送回到它们各自的堆栈。
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