.unsqueeze(-2)

unsqueeze(-2)是PyTorch中的一个函数，它用于在指定维度上扩展张量的形状。执行unsqueeze(-2)会在张量的倒数第二个维度上插入一个新的维度。

举个例子，假设有一个形状为(3, 4)的张量，执行unsqueeze(-2)后，它的形状将变为(3, 1, 4)。新插入的维度将成为原来形状中的倒数第二个维度。

请注意，负数索引表示从最后一个维度开始计数。因此，unsqueeze(-2)表示在倒数第二个维度上插入新的维度。

相关问题

def gen_label_heatmap(self, label): label = torch.Tensor(label) grid = torch.zeros((self.label_size, self.label_size, 2)) # size:(46,46,2) grid[..., 0] = torch.Tensor(range(self.label_size)).unsqueeze(0) grid[..., 1] = torch.Tensor(range(self.label_size)).unsqueeze(1) grid = grid.unsqueeze(0) labels = label.unsqueeze(-2).unsqueeze(-2) exponent = torch.sum((grid - labels)**2, dim=-1) # size:(21,46,46) heatmaps = torch.exp(-exponent / 2.0 / self.sigma / self.sigma) return heatmaps

这段代码的功能是生成一个标签热力图，输入参数为标签。首先将标签转换成PyTorch张量格式，然后创建一个尺寸为self.label_size x self.label_size x 2的全零张量作为网格。

weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1)

这两个操作都是在 PyTorch 中对张量进行维度扩展的方法。其中 weights.unsqueeze(1) 是在第二个维度上增加一个维度，而 values.unsqueeze(-1) 是在最后一个维度上增加一个维度。

例如，如果 weights 的形状为 (batch_size, num_heads, seq_len), 那么 weights.unsqueeze(1) 的形状就会变成 (batch_size, 1, num_heads, seq_len)。而如果 values 的形状为 (batch_size, seq_len, hidden_size)，那么 values.unsqueeze(-1) 的形状就会变成 (batch_size, seq_len, hidden_size, 1)。

这两个操作通常用于在进行矩阵乘法时，将两个张量的维度对齐。例如，在进行注意力机制计算时，需要将 query 和 key 进行矩阵乘法，而这两个张量的形状分别为 (batch_size, num_heads, seq_len, hidden_size) 和 (batch_size, num_heads, hidden_size, seq_len)，需要将 key 的最后一个维度和 value 的第二个维度进行匹配，因此需要对 key 进行 values.unsqueeze(-1) 操作。