y_embed / (y_embed.max() + eps) * self.scale
时间: 2024-05-25 19:13:19 浏览: 108
这段代码中, `y_embed` 是一个张量(tensor),`eps` 是一个小的常数,`self.scale` 是一个缩放因子。它的作用是将 `y_embed` 进行归一化处理,并将其缩放到一个合适的范围内。
具体来说,这里使用了一种叫做“归一化除以最大值”的方法。首先,`y_embed` 中的每个元素都被除以 `y_embed` 的最大值加上一个很小的常数 `eps`,这样可以避免出现除以 0 的情况。然后,再将结果乘以一个缩放因子 `self.scale`,这个因子通常是一个较小的数,例如 0.1 或 0.01,目的是将 `y_embed` 缩放到一个较小的范围内,以便于后续的处理。
总之,这段代码的作用是将 `y_embed` 进行归一化和缩放处理,以便后续的计算。
相关问题
z_embed_max, _ = z_embed.reshape(b, -1).max(1) z_embed = z_embed / (z_embed_max[:, None, None] + eps) * self.scale
这段代码是对一个形状为 (b, h, w, c) 的张量 z_embed 进行了归一化处理。具体来说,它首先将张量重塑为形状为 (b, -1) 的二维张量,然后在第一维上取最大值,得到形状为 (b,) 的张量 z_embed_max。接着,它将原始张量 z_embed 除以 z_embed_max 的最大值,并加上一个很小的数 eps 以避免除以零的情况。最后,它将结果乘以一个尺度因子 self.scale,这个尺度因子可能是模型的一个可学习参数,用来控制归一化的缩放程度。这种归一化方式可以使得张量在每个通道上的数值范围都被缩放到 0 到 1 之间,有利于模型的训练和收敛。
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。