1. # narrow切片
x1, x2 = (x.narrow(1, 0, self.split_len1), x.narrow(1, self.split_len1, self.split_len2))
假设输入的张量是x，那么这句代码的作用是将x在第1维（即行数）上分别切割为两个长度分别为self.split_len1和self.split_len2的子张量，分别赋值给变量x1和x2。
其中，narrow()函数的参数含义分别为：
dim：表示对哪个维度进行切片，这里是第1维（即行数）。
start：表示切片的起始位置，这里第1个子张量的起始位置是0。
length：表示切片的长度，这里第1个子张量的长度为self.split_len1，第2个子张量的长度为self.split_len2。
因此，x1和x2分别是x在第1维上切割后得到的两个子张量，x1的行数为self.split_len1，列数与x相同；x2的行数为self.split_len2，列数与x相同。这种操作在深度学习中经常用于数据分批处理，以便进行高效的批量计算。
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