attmap = torch.sum(attmap, dim=1, keepdim=True)

这是一个PyTorch中的张量操作函数，它的作用是将张量attmap在dim=1的维度上进行求和，并保持维度数不变。具体来说，如果attmap的形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)，那么执行torch.sum(attmap, dim=1, keepdim=True)后，attmap的形状将变成(batch_size, 1, hidden_size)。这个函数在深度学习中常用于计算注意力机制中的权重分布，其中dim=1对应于输入序列的长度维度，可以通过在该维度上求和来获得每个时间步的权重值。keepdim=True参数表示保持原始张量的维度数不变，以便后续操作可以正确执行。

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attmap = torch.div(attmap, x.size(1) ** 0.5)

这是一个PyTorch中的张量操作函数，它的作用是将张量attmap中的每个元素除以一个标量，该标量等于张量x在维度1上的大小的平方根。具体来说，如果x的形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)，那么执行torch.div(attmap, x.size(1) ** 0.5)后，attmap中的每个元素将被除以seq_len的平方根。这个操作常用于注意力机制中的缩放操作，通过将注意力权重除以一个标量，可以控制注意力权重的范围，使其更容易进行优化。

attmap = attmap.view(attmap.size(0), attmap.size(1), -1)

这是一个PyTorch中的张量操作函数，它的作用是将张量attmap的形状进行重塑。具体来说，如果attmap的形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)，那么执行attmap.view(attmap.size(0), attmap.size(1), -1)后，attmap的形状将变成(batch_size, seq_len, hidden_size / n)，其中n是一个自动计算得到的数值，使得hidden_size / n的结果是一个整数。这个操作常用于将张量展平为二维矩阵，以便进行全连接层等操作。在这个例子中，这个操作可能是为了将注意力权重矩阵展平为(batch_size, seq_len, hidden_size / num_heads)的形状，以便进行多头注意力机制的计算。