在PyTorch的指针生成器模型中，LSTM之后的维数是如何确定的？

在PyTorch的指针生成器模型中，LSTM之后的维数是根据LSTM层的隐藏状态维度和输出维度来确定的。

LSTM（长短时记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据。在PyTorch中，LSTM层的隐藏状态维度可以通过设置参数hidden_size来指定。隐藏状态维度决定了LSTM层输出的维度。

在指针生成器模型中，LSTM层通常用于对输入序列进行编码，并生成一个上下文向量。该上下文向量可以用于指导模型生成指向输入序列中某个位置的指针。

LSTM层之后的维数通常由任务需求和模型设计来确定。一种常见的做法是将LSTM层的输出连接到一个全连接层，该全连接层的输出维度可以根据任务的特点和模型的需求进行设置。全连接层的输出维度可以决定生成的指针在输入序列中的位置。

总结起来，LSTM之后的维数是根据LSTM层的隐藏状态维度和输出维度来确定的。具体的维数设置需要根据任务需求和模型设计来确定。