if teacher_forcing_ratio == None:
teacher_forcing_ratio = self.teacher_forcing_ratio
is_teacher = random.random() < teacher_forcing_ratio
output = Variable(trg.data[0,] if is_teacher else outputs[0,]).cuda()
#最后一行出现了两次的这个 [x,] 的结构python和机器学习都是新手上路，好像在python一般的数组和列表内都见到这种用法
附：trg.data的type好像是torch.tensor（张量什么的小白表示一脸懵）
对于NumPy多维数组data而言，data[0,]，和data[0]、data[0,...]、data[0,:]一样，都表示数组0轴的第一个元素。比如，我们用一个三维数组data表示层、行、列的结构，那data[0,]、data[0]、data[0,...]、data[0,:]都表示第0层的行列，即一个二维数组。
>>> import numpy as np
>>> data = np.arange(24).reshape(2,3,4)
>>> data[0]
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
>>> data[0,]
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
>>> data[0,...]
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
>>> data[0,:]
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
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