前向传播不是把排序好的x传入进去了吗？ def forward(ctx, x, geometry, ranks): """The features `x` and `geometry` are ranked by voxel positions.""" # Cumulative sum of all features. x = x.cumsum(0) # Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1] x, geometry = x[mask], geometry[mask] # Calculate sum of features within a voxel. x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) ctx.save_for_backward(mask) ctx.mark_non_differentiable(geometry) return x, geometry

您说的是对的，`VoxelsSumming` 函数的前向传播将输入的点云数据 `x` 和位置信息 `geometry` 按照体素位置进行排序，并在排序后的数据上进行计算。具体来说，`x` 和 `geometry` 都是按照体素位置进行排序的，即在排序后的数据中，相邻的数据对应于相邻的体素。在排序后，`x` 会进行累加操作，得到每个体素内所有点的特征之和，而 `geometry` 则会与 `x` 一起被传递到下一步计算中。

在排序后，还需要根据相邻体素的位置信息 `ranks` 来确定哪些数据对应于同一体素。具体来说，可以通过比较相邻的体素的位置信息，将相邻的体素分为同一组，然后将同一组体素内的数据进行求和，得到每个体素的特征。这个过程中，`mask` 变量被用来标记哪些数据对应于同一体素，从而方便后续的计算。