y_embed = not_mask.cumsum(1, dtype=torch.float32)和 x_embed = not_mask.cumsum(2, dtype=torch.float32)使用C++如何实现？？

在C++中，如果你想实现类似的功能，即对二进制掩码not_mask进行累积求和并转换为浮点型，你可以使用`std::accumulate`函数结合`bool`类型的特性。但是，C++标准库本身并不直接支持将布尔数组转换为浮点数，所以你需要手动处理这个过程。假设你的`not_mask`是一个二维布尔矩阵，可以按行或列进行累加，这里是一个简单的示例：

#include <torch/torch.h>
#include <vector>

// 假设not_mask是一个二维std::vector<bool>或者torch::Tensor
std::vector<float> y_embed(std::vector<bool>& not_mask, int dim) {
    std::vector<float> result(not_mask.size(), 0.0f);
    
    // 对于每一维，从最后一个元素开始累加
    for (int i = not_mask.size() - 1; i >= 0; --i) {
        if (not_mask[i]) {
            result[i] = static_cast<float>(i + 1);
        } else {
            result[i] = result[i + 1];
        }
    }

    return result;
}

std::vector<float> x_embed(const std::vector<bool>& not_mask, int dim) {
    // 类似y_embed，只是累加的方向不同
    std::vector<float> result(not_mask[0].size(), 0.0f);

    for (int j = 0; j < not_mask[0].size(); ++j) {
        for (int i = 0; i < not_mask.size(); ++i) {
            if (not_mask[i][j]) {
                result[j] += static_cast<float>(i + 1);
            } else {
                break;
            }
        }
    }

    return result;
}

这里`dim`参数用于指定按哪一维进行累积（1代表行，2代表列）。注意，由于C++没有内置的布尔到浮点的转换，所以需要手动进行类型转换。