python-3.x - RNLanguageModel の forward メソッドの役割は何ですか?

Question

AllenNlp フレームワークを使用した文字ベースのニューラル ネットワークに関するチュートリアルを読んでいます。目標は、文を完成できるモデルを構築することです。その後、モデルをトレーニングしたいインスタンスを構築するステップがあります。私は以下のコードを持っています、私は転送機能の役割を理解できませんでした、誰でも助けることができますか? 誰かが例を提供できますか

class RNNLanguageModel(Model):
def __init__(self,
             embedder: TextFieldEmbedder,
             hidden_size: int,
             max_len: int,
             vocab: Vocabulary) -> None:
    super().__init__(vocab)

    self.embedder = embedder

    # initialize a Seq2Seq encoder, LSTM
    self.rnn = PytorchSeq2SeqWrapper(
        torch.nn.LSTM(EMBEDDING_SIZE, HIDDEN_SIZE, batch_first=True))

    self.hidden2out = torch.nn.Linear(in_features=self.rnn.get_output_dim(), out_features=vocab.get_vocab_size('tokens'))
    self.hidden_size = hidden_size
    self.max_len = max_len

def forward(self, input_tokens, output_tokens):
    '''
    This is the main process of the Model where the actual computation happens. 
    Each Instance is fed to the forward method. 
    It takes dicts of tensors as input, with same keys as the fields in your Instance (input_tokens, output_tokens)
    It outputs the results of predicted tokens and the evaluation metrics as a dictionary. 
    '''

    mask = get_text_field_mask(input_tokens)
    embeddings = self.embedder(input_tokens)
    rnn_hidden = self.rnn(embeddings, mask)
    out_logits = self.hidden2out(rnn_hidden)
    loss = sequence_cross_entropy_with_logits(out_logits, output_tokens['tokens'], mask)

    return {'loss': loss}