q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize )；那么q和v如何赋值

根据上述代码，将输入张量 `x_` 重新排列成形状为 `'qv (b h w) (dh dw) c'` 的输出张量，并将输出命名为 `q` 和 `v`。其中 `qv=2` 表示输出张量的第一维是由输入张量的第二维和第三维组成的，即 `(qv c)`，也就是长度为 2。`dh` 和 `dw` 分别表示窗口在高维和宽维上的大小，`wsize` 表示窗口大小。

具体来说，如果输入张量 `x_` 的形状为 `(b, qv, c, h, w)`，则输出张量 `q` 和 `v` 的形状为 `(qv, b*h*w, dh*dw, c)`，其中 `qv=2`，`dh=wsize`，`dw=wsize`。因此，可以使用以下代码将 `q` 和 `v` 赋值给输出张量：

q, v = rearrange(x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize)

注意，在赋值时需要保证输入张量 `x_` 的形状和参数 `qv`、`dh`、`dw` 的取值与上述描述一致。

相关问题

q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize)如何执行

这行代码是将输入的张量x_重新排列成一个新的张量，维度顺序从左到右分别为：batch size、height、width、channel、q、v、dh、dw。具体来说，它将原始张量按照以下规则重新排列：

1. 将batch size保留在第一个维度（b）上；
2. 将height和width合并，并按照(batch_size, height*width, dh, dw, c)的顺序重新排列；
3. 将qv放在第一个维度（qv）上，并按照(qv, (batch_size * height * width), dh, dw, c)的顺序重新排列。

其中，参数qv表示新张量的第一个维度的大小，即将原来的(batch_size, q, v, c)中的q和v合并成了一个维度，并将其大小设置为2；参数dh和dw分别表示height和width被划分的块的大小。

要执行这条代码，需要提供一个四维的张量x_，以及参数qv、dh和dw的值。可以使用类似以下的代码来执行：

import torch

# 定义输入张量 x_
batch_size = 4
height = 16
width = 32
channel = 64
x_ = torch.randn((batch_size, 2, height, width, channel))

# 定义参数
qv = 2
dh = 8
dw = 8

# 执行重新排列操作
q, v = rearrange(x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=qv, dh=dh, dw=dw)

# 打印结果张量的形状
print(q.shape, v.shape)

输出结果应该为：

torch.Size([2, 8192, 8, 8, 64]) torch.Size([2, 8192, 8, 8, 64])

这表示新张量q的形状为(2, 8192, 8, 8, 64)，新张量v的形状也为(2, 8192, 8, 8, 64)。

q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=4, dw=4 )，如果x_为（1，40，256，256），那q和v形状分别如何

根据给出的代码，当输入的x_为(1, 40, 256, 256)时，经过rearrange函数的处理，将输入张量的形状从'b (qv c) (h dh) (w dw)'转换为'qv (b h w) (dh dw) c'，其中：

- 'b (qv c) (h dh) (w dw)'表示原始形状，含义为：batch size为b，每个元素中包含qv个通道数为c的子张量，每个子张量的高度和宽度分别为dh和dw。
- 'qv (b h w) (dh dw) c'表示目标形状，含义为：输出张量有qv个通道，每个元素的高度和宽度分别为dh和dw，共有b*h*w个元素，每个元素的通道数为c。

因此，对于输入张量x_，经过rearrange函数处理后得到的q和v张量的形状分别为：

- q：(2, 16384, 16)
- v：(2, 16384, 16)

其中，q和v的第一个维度2表示有两个查询向量和值向量，第二个维度16384表示每个元素的位置，第三个维度16表示每个元素的通道数。

由于rearrange函数的处理方式是将输入张量的通道数中的一部分作为子张量，将其展开为独立的元素，因此输出张量的总元素个数等于输入张量的总元素个数。在这个例子中，输入张量x_的总元素个数为40 * 256 * 256 = 2621440，输出张量q和v的元素个数为2 * 16384 * 16 = 524288，即输出张量的元素个数是输入张量的1/5。