edge_coords=[(1.2，3.2), (1.2, 3.4)]for x,y in edge_coords: mask[y, x] = 1报错IndexError: only integers, slices (:), ellipsis (...), numpy.newaxis (None) and integer or boolean arrays are valid indices修改

这个错误是由于 `mask` 变量的索引需要使用整数，而不能使用浮点数。可以将 `x` 和 `y` 强制转换为整数类型来修复这个问题。同时，由于 `edge_coords` 变量定义中有一个输入错误，需要将其也一并修改。修改后的代码如下：

edge_coords = [(1, 3), (1, 4)]
for y, x in edge_coords:
    mask[int(y), int(x)] = 1

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edge_coords=[(1.2，3.2, (1.2, 3.4)]for x,y in edge_coords: mask[y, x] = 1报错修改

在这段代码中，edge_coords的第三个元素中有一个括号输入错误，应该为(1.2, 3.4)，而不是(1.2，3.4)。同时，需要将for循环中的x和y的位置交换。修改后的代码如下：

edge_coords = [(1.2, 3.2), (1.2, 3.4)]
for y, x in edge_coords:
    mask[int(y), int(x)] = 1

if use_temporal: self.num_ttokens = num_ttokens self.temporal_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.temporal_position_bias_table, std=.02) t_coords = torch.arange(num_ttokens) t_relative_coords = t_coords[:, None] - t_coords[None, :] t_relative_coords += num_ttokens - 1 t_relative_coords = t_relative_coords.view(-1) self.register_buffer("t_relative_coords", t_relative_coords)

这段代码是在定义一个Transformer模型的时候使用的，其中包含了对时间序列的处理。首先，如果use_temporal为True，则表示这个模型需要考虑时间维度的信息。num_ttokens表示时间序列的长度，temporal_position_bias_table是一个形状为(2*num_ttokens-1, num_heads)的可学习参数，用于在self-attention计算中加入时间维度的信息。trunc_normal_用于将temporal_position_bias_table进行初始化。接下来，t_coords表示时间序列的坐标，而t_relative_coords则表示时间序列中每个时间点与其他时间点之间的相对距离，t_relative_coords的形状为(num_ttokens, num_ttokens)，其中每个元素都是一个相对距离值。我们将t_relative_coords的形状变为一维，以便在后续计算中使用。最后，使用register_buffer将t_relative_coords注册为一个buffer，这样它就可以在模型的前向计算中被使用。