x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed

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。

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def flops(self): flops = 0 flops += self.patch_embed.flops() for i, layer in enumerate(self.layers): flops += layer.flops() # flops += self.num_features * self.patches_resolution[0] * self.patches_resolution[1] // (2 ** self.num_layers) # flops += self.num_features * self.num_classes return flops

这是一个类中的方法，用于计算模型的 FLOPs（floating-point operations，即浮点运算量），可以用于评估模型的计算复杂度。具体实现中，首先计算输入图像的 Patch Embedding 的 FLOPs，然后循环遍历所有的 Transformer 层，计算每一层的 FLOPs 并累加到总的 FLOPs 中。最后，还可以选择性地加上最后一层全连接层的计算 FLOPs。

class TemporalEmbedding(nn.Module): def __init__(self, d_model, embed_type='fixed', freq='h'): super(TemporalEmbedding, self).__init__() minute_size = 4; hour_size = 24 weekday_size = 7; day_size = 32; month_size = 13 Embed = FixedEmbedding if embed_type=='fixed' else nn.Embedding if freq=='t': self.minute_embed = Embed(minute_size, d_model) self.hour_embed = Embed(hour_size, d_model) self.weekday_embed = Embed(weekday_size, d_model) self.day_embed = Embed(day_size, d_model) self.month_embed = Embed(month_size, d_model) def forward(self, x): x = x.long() minute_x = self.minute_embed(x[:,:,4]) if hasattr(self, 'minute_embed') else 0. hour_x = self.hour_embed(x[:,:,3]) weekday_x = self.weekday_embed(x[:,:,2]) day_x = self.day_embed(x[:,:,1]) month_x = self.month_embed(x[:,:,0]) return hour_x + weekday_x + day_x + month_x + minute_x

这段代码定义了一个名为 TemporalEmbedding 的 PyTorch 模型类，用于生成时间编码。构造函数 `__init__` 接受两个参数：`d_model` 表示模型的维度大小，`embed_type` 表示嵌入类型，可以是 'fixed' 或其他值，默认为 'fixed'。另外还有一个参数 `freq` 表示时间频率，可以是 'h'（小时）或 't'（分钟），默认为 'h'。

在构造函数中，根据嵌入类型和时间频率的不同，选择使用固定嵌入（FixedEmbedding）还是普通嵌入（nn.Embedding）进行时间编码。如果时间频率为分钟级别，则创建一个形状为 `(minute_size, d_model)` 的嵌入层 `self.minute_embed`，其中 `minute_size` 表示分钟的数量。而对于小时、星期几、日期和月份，分别创建相应的嵌入层。

前向传播方法 `forward` 接收一个张量 `x` 作为输入。首先将输入张量转换为长整型 (`x.long()`)。然后根据是否存在分钟嵌入层，对输入张量的不同维度进行嵌入操作，并将结果相加得到时间编码张量。

具体地，通过 `x[:,:,4]`、`x[:,:,3]`、`x[:,:,2]`、`x[:,:,1]` 和 `x[:,:,0]` 分别取出输入张量的不同维度，并分别通过对应的嵌入层进行嵌入操作。如果不存在分钟嵌入层，则对应维度的嵌入结果为0。最后，将各个维度的嵌入结果相加，并返回时间编码张量。

这样，TemporalEmbedding 模型可以根据输入的时间信息生成相应的时间编码，并在模型的前向传播过程中使用这些编码来丰富输入特征。