def to_4d(x,h,w): return rearrange(x, 'b (h w) c -> b c h w',h=h,w=w)

这是一个将矩阵 x 转化为 4 维格式的函数，其中：

- `x` 是一个矩阵
- `h` 和 `w` 是上面提到的矩阵 x 最后两个维度的大小
- `rearrange` 是一个重排张量维度的函数
- `'b (h w) c -> b c h w'` 是一个描述维度变换方式的字符串，表示将原先的第二个维度 `(h w)` 放到最后，得到新的维度顺序 `b c h w`

具体来说，这个函数会将形状为 `(batch_size, h*w, channel)` 的矩阵 x，转化为形状为 `(batch_size, channel, h, w)` 的 4 维格式。这个函数在处理图像数据时非常常用，因为在计算机视觉领域中，通常将图像的高度、宽度和通道数作为三个维度。

相关问题

H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H)

这段代码是针对一个多头自注意力机制的神经网络模型中的输入张量 x 进行了维度变换。这个神经网络模型中包含多个自注意力模块，每个自注意力模块输入张量的形状为 (Batch Size, Sequence Length, Hidden Size)。在这个模型中，我们需要对输入张量进行一些预处理，以便进行后续的计算。

首先我们从最后一个自注意力模块中获取到输入张量 x 的分辨率（input_resolution），其中 input_resolution[0] 表示输入张量的高度 H。接下来我们使用 PyTorch 中的 rearrange 函数对输入张量进行维度变换，将其变为新的形状 (Batch Size, Hidden Size, Sequence Length, H, W)。这里的 H 和 W 表示输入张量的高度和宽度，T 则表示输入张量的序列长度。最终返回变换后的张量 x。

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。