d_in = torch.cat((img.view(img.size(0), -1), self.label_embedding(labels)), -1)是什么意思

这行代码是将图像和标签拼接在一起，形成一个新的输入向量 `d_in`。具体来说，`img.view(img.size(0), -1)`将图像展平成一个一维的张量，然后将其与标签的嵌入向量 `self.label_embedding(labels)` 拼接在一起。拼接是通过 `torch.cat` 函数实现的，-1 表示在最后一个维度上进行拼接，即将图像和标签的嵌入向量按照最后一个维度进行拼接。最终得到的 `d_in` 就是一个维度为 `(batch_size, img_size + label_embedding_size)` 的张量，它将图像和标签信息合并在一起，用于模型的训练和推理。