shift_proj_inputs = self.emb_proj_layer(shift_inputs)
_pre_qefv = tf.concat([shift_outputs, shift_proj_inputs], axis=-1)
# _pre_qefv = shift_outputs + shift_proj_inputs
# Notice, currently <s> is not to predict, but actually in our QE model, we can predict it.
logits = self.output_layer(_pre_qefv)
sample_id = tf.cast(tf.argmax(logits, axis=-1), tf.int32)
# Extract logits feature for mismatching
shape = tf.shape(fw_target_input)
idx0 = tf.expand_dims(tf.range(shape[0]), -1)
idx0 = tf.tile(idx0, [1, shape[1]])
idx0 = tf.cast(idx0, fw_target_input.dtype)
idx1 = tf.expand_dims(tf.range(shape[1]), 0)
idx1 = tf.tile(idx1, [shape[0], 1])
idx1 = tf.cast(idx1, fw_target_input.dtype)
indices_real = tf.stack([idx0, idx1, fw_target_input], axis=-1)
logits_mt = tf.gather_nd(logits, indices_real)
logits_max = tf.reduce_max(logits, axis=-1)
logits_diff = tf.subtract(logits_max, logits_mt)
logits_same = tf.cast(tf.equal(sample_id, fw_target_input), tf.float32)
logits_fea = tf.stack([logits_mt, logits_max, logits_diff, logits_same], axis=-1)如题，在上面一段代码中，关键要理解的是tf.gather_nd函数。这个函数接受两个参数，然后会根据第二个参数从第一个参数中取出来对应位置的值。
logits的大小是[batch_size, sequence_len, vocab_size], indices_real的大小是[batch_size, sequence_len, 3]，这里的3又对应的是[batch_size, sequence_len, vocab_size], 最后会取出[batch_size, sequence_len]个值，组成一个[batch_size, sequence_len]大小的向量，这就是所谓的mt feature。
那么indices_real是如何得到的呢？关键在于idx0和idx1。我们希望idx0的每个元素对应的是batch_size，idx1的每个元素对应的是seq_len，所以希望idx0是[[0,0,0,...],[1,1,1,...],...]，idx1是[[0,1,2,...],[0,1,2,...],...]，这样最后得到的元素就是[0,0,x],[0,1,x],...,[1,0,x],[1,1,x],...。所以对于idx0，需要在第1维上重复，而对于idx1，需要在第0维上重复。