if self.use_scale_shift_norm: out_norm, out_rest = self.out_layers[0], self.out_layers[1:] scale, shift = th.chunk(emb_out, 2, dim=1) h = out_norm(h) * (1 + scale) + shift h = out_rest(h)中scale和shift翻译成中文是

如果self.use_scale_shift_norm为真：out_norm和out_rest分别是第一个和其余的输出层，scale和shift是在dim=1维度上将emb_out分成两部分。h = out_norm(h) * (1 - scale) + shift，然后h = out_rest(h)。其中，scale和shift分别翻译成“缩放”和“偏移”。

相关问题

详细解释一下这段代码 if self.use_scale_shift_norm: out_norm, out_rest = self.out_layers[0], self.out_layers[1:] scale, shift = th.chunk(emb_out, 2, dim=1) h = out_norm(h) * (1 + scale) + shift h = out_rest(h)

这段代码是用于实现 Scale-Shift Normalization 的。如果 self.use_scale_shift_norm 为 True，那么会将输出层分为两部分，第一部分是用于 Scale-Shift Normalization 的 out_norm，第二部分是其余的 out_rest。然后将输入的 emb_out 分为两部分，分别是 scale 和 shift。最后，通过对 h 进行 Scale-Shift Normalization，得到最终的输出。

if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats)

这段代码用于初始化一个层归一化（Layer Normalization）的权重。如果 self.layer_norm 为 True，则会创建一个名为 layer_norm_weight 的层归一化对象（nn.LayerNorm），其输入特征的维度为 out_feats。层归一化是一种对输入数据进行归一化的操作，它对每个样本的每个特征维度进行独立的归一化，使得每个特征的均值为 0，方差为 1。layer_norm_weight 对象将应用层归一化操作到输入张量中。在模型的前向传播过程中，可以使用 layer_norm_weight 对象对输入张量进行层归一化操作。