depth = x[:, : self.D].softmax(dim=1) x = depth.unsqueeze(1) * x[:, self.D : (self.D + self.C)].unsqueeze(2) # outer product depth and features是什么意思?
时间: 2024-04-03 20:32:46 浏览: 13
这段代码是在进行深度学习中的一种操作,叫做注意力机制(Attention Mechanism),其中 depth 表示对输入的一个注意力分布,x 表示输入的特征向量。具体来说,depth 是一个大小为 (batch_size, sequence_length, D) 的张量,其中 batch_size 表示输入的数据量,sequence_length 表示输入序列的长度,D 表示注意力分布的维度。
depth 通过 softmax 函数将其转换为一个概率分布,表示在输入序列中每个位置的重要性。x 中包含了两部分信息,前面 D 维表示注意力机制之前提取出的特征,后面 C 维表示剩余的输入特征。
这段代码的作用是将 depth 和 x 合并起来,形成一个加权的特征向量,其中每个位置的权重由 depth 决定。具体来说,depth 经过 unsqueeze(1) 操作后,变成了大小为 (batch_size, 1, sequence_length, D) 的张量,x[:, self.D : (self.D + self.C)].unsqueeze(2) 则变成了大小为 (batch_size, C, 1, sequence_length) 的张量。两个张量通过乘法运算(即 outer product)得到了一个大小为 (batch_size, C, sequence_length, D) 的张量,表示加权后的特征向量。
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