rearrange(out_av, 'b t p -> (b t) p')

这是一个 PyTorch 中的操作，它将一个张量的维度进行重新排列。

具体来说，它将形状为 (b, t, p) 的张量 out_av 重新排列为形状为 (b * t, p) 的张量。

其中，b、t、p 分别表示张量的批次大小、时间步数和特征维度。

这个操作的作用是将张量的前两个维度合并为一个维度，方便后续的计算。

相关问题

def forward_features(self, x): x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed ## Add temporal embedding if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x) for layer in self.layers: x = layer(x) x = self.norm(x) ## Final temporal block H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H) # x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1) return x

这是一个PyTorch模型中的forward方法的一部分。它接受输入x，并将其传递到模型的不同层和块中进行处理。在这个方法中，输入x首先通过patch_embed模块进行处理，然后进行绝对位置编码和时间编码的处理。然后，输入通过一系列的层和块进行处理，最终通过一些后续的操作（例如平均池化和展平）产生输出。这个方法的输出形状为BCTHW，其中B是批次大小，T是时间步数，H和W是空间维度，C是通道数。

if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x)

这段代码是一个 Transformer 模型中的位置编码部分，用于对输入序列进行位置编码，以便模型能够学习序列中每个元素的相对位置信息。

首先，如果`t_relative`为False，则将输入张量`x`的形状从`(batch_size, seq_length, hidden_size)`转换为`(batch_size * seq_length, hidden_size)`，其中`n`为每个位置的向量表示，`c`为每个向量的维度。

然后，对于每个时间步`t`，将其与一个位置嵌入向量相加。这些位置嵌入向量表示输入序列中每个元素的相对位置信息，并且根据时间步`t`的不同而不同。这种相对位置编码方式是 Transformer 模型的一个重要创新，可以有效地学习序列中元素的相对位置关系。

最后，将形状为`(batch_size * seq_length, hidden_size)`的张量重新转换为`(batch_size, seq_length, hidden_size)`的形状，然后将其输入到后续的模型中。`pos_drop`是一个 dropout 层，用于防止模型过拟合。