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)。