教程中的Torchtext BucketIterator包装器产生SyntaxError

Question

我正在this short tutorial上并在Torchtext上实现代码，鉴于Torchtext的文档欠佳，这显然令人惊讶。

创建迭代器（批处理生成器）后，他建议创建一个包装器以产生更多可重用的代码。 （请参阅本教程的第5步。）

代码包含令人惊讶的长而奇怪的行，我不理解这行，并引发了 SyntaxError：无效语法。有人知道发生了什么吗？

（有问题的行开头是：if self.y_vars是＆amp; amp; lt; g [...]）

class BatchWrapper:
  def __init__(self, dl, x_var, y_vars):
        self.dl, self.x_var, self.y_vars = dl, x_var, y_vars # we pass in the list of attributes for x <g class="gr_ gr_3178 gr-alert gr_spell gr_inline_cards gr_disable_anim_appear ContextualSpelling ins-del" id="3178" data-gr-id="3178">and y</g>

  def __iter__(self):
        for batch in self.dl:
              x = getattr(batch, self.x_var) # we assume only one input in this wrapper

              if self.y_vars is <g class="gr_ gr_3177 gr-alert gr_gramm gr_inline_cards gr_disable_anim_appear Grammar replaceWithoutSep" id="3177" data-gr-id="3177">not</g> None: # we will concatenate y into a single tensor
                    y = torch.cat([getattr(batch, feat).unsqueeze(1) for feat in self.y_vars], dim=1).float()
              else:
                    y = torch.zeros((1))

              yield (x, y)

  def __len__(self):
        return len(self.dl)

Answer 1

是的，我想作者有错别字。 我认为正确的代码是：

if self.y_vars is not None:
    y = torch.cat([getattr(batch, feat).unsqueeze(1) for feat in self.y_vars], dim=1).float()
else:
    y = torch.zeros((1))

您也可以在第3行的注释中看到此错字（在博客文章中的代码中）。