def _forward(self, x): b, c, *spatial = x.shape x = x.reshape(b, c, -1) qkv = self.qkv(self.norm(x)) h = self.attention(qkv) h = self.proj_out(h) return (x + h).reshape(b, c, *spatial)

这是一个关于神经网络的代码问题，我可以回答。这段代码是一个自注意力机制的实现，输入的 x 是一个三维张量，其中第一维是 batch size，第二维是通道数，第三维是空间维度。首先对 x 进行归一化，然后通过一个线性变换将 x 转换为三个张量 q、k、v，分别代表查询、键、值。接着使用这三个张量计算注意力得到 h，最后通过一个线性变换将 h 转换为输出张量。

相关问题

def forward(self,feature): N,C,S = feature.shape h = feature.reshape(N,1,C,S) h = self.spatial_conv(h) # h = self.m(h) h1 = self.temporal_conv_1(h) h2 = self.temporal_conv_2(h) h3 = self.temporal_conv_3(h) h = torch.cat([h1,h2,h3],1) # h = torch.squeeze(h) h = rearrange(h,'n c h w -> n c (h w)') ht = torch.transpose(h,1,2) h = (h@ht)/(S-1) h = self.t1(h) h = self.tan1(h) h = self.FC(h) return h 解释下以上代码，是否有全连接层，如果没有给出连接层代码

以上代码是一个神经网络的前向传播函数。它包含了多个卷积层、非线性激活函数以及一个全连接层。

具体来说，它首先对输入的feature进行reshape操作，将它转换为形状为(N,1,C,S)的4维张量。然后，它将这个张量输入到一个空间卷积层self.spatial_conv中，并将输出再次reshape为4维张量形状(N,1,C,S)。

接着，它将这个张量分别输入到三个不同的时间卷积层self.temporal_conv_1、self.temporal_conv_2和self.temporal_conv_3中，得到三个不同的输出张量h1、h2和h3。

然后，它将这三个张量按照通道维度进行拼接，得到形状为(N,3C,S)的张量。接着，它将这个张量reshape为形状为(N,3C,S)的2维张量，并将其转置为形状为(N,S,3C)的张量。

接下来，它计算这个张量的协方差矩阵，并将其输入到一个全连接层self.FC中，经过一个非线性激活函数self.tan1后输出网络的最终结果。

如果要给出一个没有全连接层的代码，可以将self.FC和self.tan1去掉，并将最后一行改为：

return h

这样就只会输出卷积层的结果。

class TemporalModel(nn.Module): def __init__( self, in_channels, receptive_field, input_shape, start_out_channels=64, extra_in_channels=0, n_spatial_layers_between_temporal_layers=0, use_pyramid_pooling=True): super().__init__() self.receptive_field = receptive_field n_temporal_layers = receptive_field - 1 h, w = input_shape modules = [] block_in_channels = in_channels block_out_channels = start_out_channels for _ in range(n_temporal_layers): if use_pyramid_pooling: use_pyramid_pooling = True pool_sizes = [(2, h, w)] else: use_pyramid_pooling = False pool_sizes = None temporal = TemporalBlock( block_in_channels, block_out_channels, use_pyramid_pooling=use_pyramid_pooling, pool_sizes=pool_sizes, ) spatial = [ Bottleneck3D(block_out_channels, block_out_channels, kernel_size=(1, 3, 3)) for _ in range(n_spatial_layers_between_temporal_layers) ] temporal_spatial_layers = nn.Sequential(temporal, *spatial) modules.extend(temporal_spatial_layers) block_in_channels = block_out_channels block_out_channels += extra_in_channels self.out_channels = block_in_channels self.model = nn.Sequential(*modules) def forward(self, x): # Reshape input tensor to (batch, C, time, H, W) x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4) x = self.model(x) x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4).contiguous() return x[:, (self.receptive_field - 1):]是如何一步步前向传播的？

首先，输入张量x的形状为(batch_size, in_channels, sequence_length, height, width)。

然后，我们将x的维度从(sequence_length, batch_size, in_channels, height, width)改变为(batch_size, sequence_length, in_channels, height, width)。

接下来，我们将模型应用于输入，并将结果从(batch_size, sequence_length, out_channels, height, width)改变为(batch_size, out_channels, sequence_length, height, width)，使其与输入张量的形状匹配。

最后，我们将输出张量的维度从(batch_size, out_channels, sequence_length, height, width)改变为(batch_size, sequence_length-receptive_field+1, out_channels, height, width)。其中，sequence_length-receptive_field+1是因为我们使用的是膨胀卷积，其输出序列长度会比输入短receptive_field-1，因此我们需要将其调整为对齐原始输入序列的长度。