x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed
时间: 2023-06-19 11:06:22 浏览: 72
这段代码是什么意思?
这段代码是一个 PyTorch 模型中的一部分,用于对输入数据进行处理。具体来说,这段代码包括三个步骤:
1. 对输入数据 x 进行 patch embedding,将输入的形状从 (B, H, W, C) 转换为 (BT, HW, C),其中 B、T、H、W 和 C 分别表示 batch size、时间序列长度、图像高度、宽度和通道数。这个操作可以将图像分成多个块,并将每个块映射到一个向量中。
2. 如果模型配置参数中设置了绝对位置编码(absolute position encoding,APE),则将绝对位置编码加入到 patch embedding 的结果中,以提供位置信息。绝对位置编码是一个固定的张量,其形状为 (1, HW, C),其中 HW 表示 patch embedding 后的图像块数,C 表示向量长度。在这里,每个图像块都加上了相同的绝对位置编码。
3. 返回处理后的张量 x。
总的来说,这段代码的作用是将输入的图像转换为一系列向量,并为每个向量提供位置信息,以供模型后续的处理。
相关问题
def forward_features(self, x): x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed ## Add temporal embedding if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x) for layer in self.layers: x = layer(x) x = self.norm(x) ## Final temporal block H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H) # x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1) return x
这是一个PyTorch模型中的forward方法的一部分。它接受输入x,并将其传递到模型的不同层和块中进行处理。在这个方法中,输入x首先通过patch_embed模块进行处理,然后进行绝对位置编码和时间编码的处理。然后,输入通过一系列的层和块进行处理,最终通过一些后续的操作(例如平均池化和展平)产生输出。这个方法的输出形状为BCTHW,其中B是批次大小,T是时间步数,H和W是空间维度,C是通道数。
self.patch_embed = PatchEmbed3D(patch_size=patch_size, in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dim, norm_layer=norm_layer if self.patch_norm else None) # num_patches = self.patch_embed.num_patches patches_resolution = self.patch_embed.patches_resolution self.patches_resolution = patches_resolution self.num_Ttokens = num_frames // patch_size[0]
这段代码是一个类的初始化函数,它包含了以下几个步骤:
1. 初始化一个三维的 Patch Embedding 层,这一层会将输入的视频序列分割成一个个小的 patch,并将每个 patch 转换成一个低维度的向量表示,方便后续的处理。
2. 计算 patch 的数量和分辨率,这些信息会在后续的处理中用到。
3. 计算 T 轴上 patch 的数量,这个数量等于视频序列的长度除以 patch_size[0],其中 patch_size[0] 表示每个 patch 在 T 轴上的长度。这个数量会在 Transformer 中用到,用于计算 Attention Mask。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)