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)
时间: 2023-04-08 08:03:27 浏览: 57
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。
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详细解释一下这段图像代码 def forward(self, x): b, c, *_spatial = x.shape x = x.reshape(b, c, -1) x = th.cat([x.mean(dim=-1, keepdim=True), x], dim=-1) x = x + self.positional_embedding[None, :, :].to(x.dtype) x = self.qkv_proj(x) x = self.attention(x) x = self.c_proj(x) return x
这段代码是一个 PyTorch 模型的前向传播函数,它接受一个张量 x 作为输入,并返回一个张量 x。这个函数的作用是对输入张量进行一系列操作,包括将其 reshape 成为一个二维张量,计算其平均值并将其与原始张量拼接起来,然后进行一些线性变换和注意力机制的计算,最后输出一个张量 x。这个函数的具体实现细节需要根据模型的具体结构来理解。
def forward(self, x): b, c, *_spatial = x.shape x = x.reshape(b, c, -1) x = th.cat([x.mean(dim=-1, keepdim=True), x], dim=-1) x = x + self.positional_embedding[None, :, :].to(x.dtype) x = self.qkv_proj(x) x = self.attention(x) x = self.c_proj(x) return x后返回的x有什么作用
这个函数的作用是将输入的张量进行一系列的操作后返回一个新的张量x,其中x经过了位置编码、注意力机制和线性变换等处理,最终用于模型的下一步计算。具体来说,x的作用是传递给下一层网络进行进一步的计算和处理。