self.B = nn.Parameter(torch.Tensor(1, self.num_heads, h*w, (h*w)//stride ** 2), requires_grad=True)输出是什么

这行代码定义了一个 `nn.Parameter` 类型的变量 `B`，它是一个四维张量，具体维度为 `(1, self.num_heads, h*w, (h*w)//stride ** 2)`。其中：

- `1` 表示这个张量在第一维上的长度为 1。
- `self.num_heads` 表示这个张量在第二维上的长度为 `num_heads`，`num_heads` 是模型中多头注意力的头数。
- `h*w` 表示这个张量在第三维上的长度为 `h*w`，`h` 和 `w` 分别表示输入序列的高度和宽度，因为这个张量是用于计算自注意力的，所以在第三维上需要存储输入序列的位置信息。
- `(h*w)//stride ** 2` 表示这个张量在第四维上的长度为 `(h*w)//stride ** 2`，其中 `stride` 是模型中使用的卷积核的步长，这个张量是用于计算卷积的，所以在第四维上需要存储卷积核的参数。

这个张量是一个模型参数，需要求梯度，因此被设置为 `requires_grad=True`。