x = depth.unsqueeze(1) * x[:, self.D : (self.D + self.C)].unsqueeze(2)这是怎么乘的？

这是一个张量乘法操作，使用了PyTorch中的broadcasting机制。

首先，`depth.unsqueeze(1)`将`depth`张量增加了一个维度，变成了大小为`(batch_size, 1, 1)`的三维张量。

其次，`x[:, self.D : (self.D + self.C)].unsqueeze(2)`将`x`张量的第`D`到`D+C`列切片出来，然后在第2维增加了一个维度，变成了大小为`(batch_size, C, 1, seq_len)`的四维张量。

然后，两个张量相乘，根据broadcasting机制，第1维和第2维上的大小都相同，因此会自动将`depth`张量在第2维上复制`C`份，再与`x`张量相乘。最终得到的张量大小为`(batch_size, C, hidden_size, seq_len)`。

具体来说，假设`depth`张量的大小为`(batch_size, 1, hidden_size)`，`x`张量的大小为`(batch_size, seq_len, hidden_size)`，`self.D=1`，`self.C=3`，则上述张量乘法的过程如下：

1. `depth.unsqueeze(1)`的结果为`(batch_size, 1, 1, hidden_size)`，记为`depth_broadcasted`。

2. `x[:, self.D:(self.D+self.C)].unsqueeze(2)`的结果为`(batch_size, 3, 1, hidden_size)`，记为`x_sliced_broadcasted`。

3. `depth_broadcasted * x_sliced_broadcasted`表示对`depth_broadcasted`和`x_sliced_broadcasted`的第1、2维进行逐元素相乘，得到的结果为`(batch_size, 3, 1, hidden_size)`的张量，即`depth_broadcasted`在第2维复制3份后与`x`的第1到3列的张量对应元素相乘得到的结果。