def forward_features(self, x): x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed ## Add temporal embedding if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x) for layer in self.layers: x = layer(x) x = self.norm(x) ## Final temporal block H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H) # x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1) return x

这是一个PyTorch模型中的forward方法的一部分。它接受输入x，并将其传递到模型的不同层和块中进行处理。在这个方法中，输入x首先通过patch_embed模块进行处理，然后进行绝对位置编码和时间编码的处理。然后，输入通过一系列的层和块进行处理，最终通过一些后续的操作（例如平均池化和展平）产生输出。这个方法的输出形状为BCTHW，其中B是批次大小，T是时间步数，H和W是空间维度，C是通道数。

相关问题

x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed

这段代码是什么意思？

这段代码是一个 PyTorch 模型中的一部分，用于对输入数据进行处理。具体来说，这段代码包括三个步骤：

1. 对输入数据 x 进行 patch embedding，将输入的形状从 (B, H, W, C) 转换为 (BT, HW, C)，其中 B、T、H、W 和 C 分别表示 batch size、时间序列长度、图像高度、宽度和通道数。这个操作可以将图像分成多个块，并将每个块映射到一个向量中。
2. 如果模型配置参数中设置了绝对位置编码（absolute position encoding，APE），则将绝对位置编码加入到 patch embedding 的结果中，以提供位置信息。绝对位置编码是一个固定的张量，其形状为 (1, HW, C)，其中 HW 表示 patch embedding 后的图像块数，C 表示向量长度。在这里，每个图像块都加上了相同的绝对位置编码。
3. 返回处理后的张量 x。

总的来说，这段代码的作用是将输入的图像转换为一系列向量，并为每个向量提供位置信息，以供模型后续的处理。

def forward(self, x): """Forward function.""" depth_map = self.DarkChannel(x) x = self.patch_embed(x)

这段代码是在一个神经网络模型的 forward 函数中，对输入的 x 进行了处理。具体来说，它先使用 DarkChannel 函数对输入进行处理得到深度图 depth_map，然后使用 patch_embed 函数对输入进行 patch embedding，生成一个新的表示 x。这个新的表示可以被输入到模型的后续层中进行处理。