PyTorch 软标签预测函数：Predict2SoftLabel

这个函数 Predict2SoftLabel 是用来预测软标签的。它的输入参数有 dev（设备），feature（特征），model（模型），model_out_len（模型输出的长度）。这个函数的作用是使用给定的模型对输入的特征进行预测，并将预测结果转化为软标签。

在函数的实现中，首先使用 torch.no_grad() 来关闭梯度计算，然后将模型和特征都移动到指定的设备上。接着，将特征输入到模型中，得到模型的输出 logits。最后，使用 Logits2Soft 函数将 logits 转化为软标签，并将结果返回。

总的来说，这个函数的作用是使用给定的模型对输入的特征进行预测，并将预测结果转化为软标签。

def Predict2SoftLabel(dev, feature, model, model_out_len):
    with torch.no_grad():
        model = model.to(dev)
        feature = feature.to(dev)
        logits = model(feature)
        logits = Logits2Soft(logits, model_out_len)
        return logits