x = torch.transpose(x, 1, 2).contiguous()

这行代码的作用是将张量 x 进行转置，将第1维和第2维互换位置，并且使得转置后的新张量在内存中是连续存储的（即内存地址是连续的）。这通常是为了优化计算速度，因为在某些情况下，非连续存储的张量会导致内存访问效率降低。具体来说，如果需要在第1维和第2维之间进行一些计算操作，转置后再进行计算可以减少内存访问次数，从而提高计算效率。

相关问题

x_cat = torch.cat(x_shift, 1) # 在dim = 1 维度上进行拼接 x_cat = torch.narrow(x_cat, 2, self.pad, H) # 切片[self.pad,self.pad+H] x_s = torch.narrow(x_cat, 3, self.pad, W) # H=W=14 x_s = x_s.reshape(B, C, H * W).contiguous() x_shift_r = x_s.transpose(1, 2) x = self.fc1(x_shift_r) x = self.dwconv(x, H, W) x = self.act(x) x = self.drop(x)

这部分代码进行了一系列的操作，包括拼接、切片、重塑、转置和神经网络模块的调用。

首先，`torch.cat`函数对列表`x_shift`中的张量进行拼接操作，拼接的维度是第1维度。结果是一个形状为`(B, C_total, H, W)`的张量，其中`C_total`表示所有窗口移动后的张量在通道维度上的总数。

然后，`torch.narrow`函数对拼接后的张量`x_cat`进行切片操作，切片的维度是第2维度。切片范围是从`self.pad`到`self.pad+H`，得到一个形状为`(B, C_total, H, W)`的张量。这样做是为了去掉填充部分，保留原始输入的区域。

接下来，通过重塑操作`x_s.reshape(B, C, H * W)`将张量`x_s`变形为形状为`(B, C, H * W)`的连续内存张量。然后使用`contiguous()`函数确保张量是连续内存布局。

随后，使用`x_s.transpose(1, 2)`将张量`x_s`进行转置操作，交换第1维度和第2维度。结果是一个形状为`(B, H * W, C)`的张量，其中C表示通道数。

然后，将转置后的张量输入到全连接层`self.fc1`中进行计算，得到一个形状为`(B, H * W, D)`的张量。这里的D表示全连接层的输出维度。

接着，将全连接层的输出张量输入到神经网络模块`self.dwconv`中进行深度可分离卷积操作。`self.dwconv`根据输入张量的形状和参数进行卷积计算，得到一个形状为`(B, D, H, W)`的张量。

然后，通过激活函数`self.act`对卷积结果进行激活操作。

最后，通过`self.drop`对激活后的张量进行丢弃操作，即随机将部分元素设置为0，以减少过拟合的可能性。最终得到处理后的张量作为输出。

def channel_shuffle(x, groups): batchsize, num_channels, height, width = x.data.size() channels_per_group = num_channels // groups # reshape x = x.view(batchsize, groups, channels_per_group, height, width) x = torch.transpose(x, 1, 2).contiguous() # flatten x = x.view(batchsize, -1, height, width) return x

这是一个用于通道混洗的函数。输入参数 x 是一个四维的张量，表示一个 batch 内的多张图片；groups 表示要分成的组数。

函数首先从输入张量 x 中获取 batch size、channel 数量、高度和宽度四个维度的大小。然后计算出每组应当包含的 channel 数量，即 channels_per_group = num_channels // groups。

接着，函数将输入张量 x reshape 成新的形状，使得通道数按照 groups 和 channels_per_group 进行划分。具体来说，新的形状为 batchsize * groups * channels_per_group * height * width，其中第二个维度是 groups，第三个维度是 channels_per_group。

接下来，函数使用 torch.transpose() 函数将第二个和第三个维度进行交换，以实现通道混洗的效果。注意，由于交换维度后张量的存储顺序可能不再是连续的，因此需要调用 .contiguous() 方法，使得张量在内存中是连续存储的。

最后，函数将张量再次 reshape，将前两个维度合并为一个，即 batchsize * (groups * channels_per_group) * height * width，并返回结果。