x.size()[:-1]
时间: 2024-04-27 22:22:57 浏览: 9
这是一个 Python 代码片段,它的作用是获取一个张量 x 的所有维度大小(除了最后一维)并返回一个元组。这通常用于将一个张量转换为一个二维张量,例如在深度学习中进行全连接层操作。具体来说,x.size()[:-1] 可以理解为 x.size()[:len(x.size())-1],它返回一个元组,包含 x 张量的前 n-1 个维度大小,其中 n 是 x 张量的维度数(即 len(x.size()))。
相关问题
out_ft = torch.zeros(batchsize, self.out_channels, x.size(-2), x.size(-1)//2 + 1, 2, device=x.device)
这段代码创建了一个形状为 (batchsize, self.out_channels, x.size(-2), x.size(-1)//2 + 1, 2) 的张量 out_ft,并将其所有元素都初始化为零。具体来说:
- torch.zeros():是一个函数,用于创建具有零值的张量。
- batchsize, self.out_channels, x.size(-2), x.size(-1)//2 + 1, 2:是一些参数,分别表示批次大小、输出通道数、傅里叶变换后的张量大小。
- x.device:是一个参数,表示使用和输入张量 x 相同的设备来存储张量 out_ft。
因此,这段代码的作用是:创建一个形状为 (batchsize, self.out_channels, x.size(-2), x.size(-1)//2 + 1, 2) 的张量 out_ft,并将其所有元素都初始化为零,用于存储经过傅里叶变换后的输出张量。其中,最后一维的大小为 2,是因为这是一个复数张量。
ew_x_shape = x.size()[:-1] + (self.nhead, self.head_size)
这行代码是对输入张量 x 进行形状调整的操作。
`x.size()` 返回一个张量的形状,它是一个元组。`[:-1]` 表示取除了最后一个元素之外的所有元素,即保留除了最后一个维度以外的所有维度。
`(self.nhead, self.head_size)` 是一个元组,表示要在原来的形状末尾添加两个维度,分别是 self.nhead 和 self.head_size。
最后,通过 `x.size()[:-1] + (self.nhead, self.head_size)` 将原来的形状和新添加的维度拼接在一起,得到一个新的形状。这个新的形状将被赋值给变量 ew_x_shape。