map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.num_heads), (q_inp, k_inp, v_inp))

这是一个使用 PyTorch 中的函数 `map()` 和 `rearrange()` 对 `(q_inp, k_inp, v_inp)` 这个元组进行操作的代码。其中，`map()` 函数对元组中的每个元素执行相同的操作，`rearrange()` 函数的作用是将维度进行重排列。

具体来说，`rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.num_heads)` 的意思是将 `t` 张量的维度从 `'b n (h d)'` 重排列为 `'b h n d'`，其中 `b` 表示 batch size，`n` 表示 sequence length，`h` 表示头数（即 self.num_heads），`d` 表示每个头的维度。这个操作通常出现在自注意力机制中，用于将多头注意力计算的结果进行拼接。

所以这段代码的作用是将 `(q_inp, k_inp, v_inp)` 这个元组中的每个张量都进行了重排列操作，重排后的维度用于后续的计算。

相关问题

q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.heads), qkv)函数的作用

这行代码的作用是将输入的 qkv 张量进行维度重排，以便进行多头注意力操作。具体来说，输入张量 qkv 的维度为 [batch_size, sequence_length, hidden_size x 3]，其中 hidden_size 被拆分为三个部分，分别对应 query、key 和 value。这里的 b、n、h 和 d 分别表示 batch_size、sequence_length、heads 和 hidden_size/heads。

使用 `rearrange` 函数对 qkv 张量进行重排，将 hidden_size/heads 维度拆分为两部分 n 和 d。这样可以将多个 heads 的注意力计算并行化，提高运算效率。最终返回的张量 q、k、v 的维度变为 [batch_size, heads, sequence_length, hidden_size/heads]。