windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(-1, window_size, window_size, C)

这段代码是使用PyTorch对一个四维张量x进行操作，其中x的shape为(batch_size, channels, height, width)。这里使用了PyTorch的permute函数对x进行维度变换，将维度顺序变为(batch_size, channels, width, height, 1, 1)。然后使用contiguous()函数使得数据在内存中是连续的，接着使用view函数将x变形为一个三维张量，shape为(batch_size * width * height, window_size, window_size, channels)，其中window_size是一个窗口的大小，C是通道数。这个操作的目的是将一张图像切分成多个窗口，每个窗口的大小为window_size * window_size * C，方便后续的处理。

相关问题

def window_partition(x, window_size): """ Args: x: (B, H, W, C) window_size (int): window size Returns: windows: (num_windows*B, window_size, window_size, C) """ B, H, W, C = x.shape x = x.view(B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C) windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(-1, window_size, window_size, C) return windows

这段代码的作用是将输入的 x 矩阵按照给定的 window_size 进行划分，划分后将每个小窗口的像素数据展平，作为输出的矩阵的行。具体来说，这里 x 的 shape 是 (B, H, W, C)，其中 B 代表 batch size，H 代表高度，W 代表宽度，C 代表通道数。函数首先将 H 和 W 分别缩小到 window_size 的倍数，然后将 H 和 W 分别划分为 window_size 大小的块，最终得到的 x 的 shape 是 (B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C)。接下来，函数将 x 的维度重新排列，使得每个小窗口的像素数据对应输出矩阵的一行，最终得到的输出矩阵的 shape 是 (num_windows*B, window_size, window_size, C)，其中 num_windows = (H // window_size) * (W // window_size) 是划分后小窗口的总数。

windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contigous().view(-1, window_size, window_size, C)

这段代码是 PyTorch 中的张量操作，它将一个 6 维的张量 x 进行了多个操作，具体解释如下：
1. `permute(0, 1, 3, 2, 4, 5)`：将 x 张量的维度进行重排列，将原来的 6 维张量的维度从左到右依次编号为 0, 1, 2, 3, 4, 5，而该操作将第 3 维和第 4 维进行了交换，即将第 4 维的数据移到了第 3 维。
2. `contiguous()`：将张量转换为连续内存的形式，这一步是因为在进行 view 操作之前，需要保证张量是连续的，否则会报错。
3. `view(-1, window_size, window_size, C)`：将张量 x 重塑为一个 4 维张量，第一维的大小是自动计算得出的，具体计算方法为将 x 张量的后三维展平，然后重排为一个 4 维张量，其中第 2、3、4 维依次为 window_size、window_size 和 C。

总体来说，该操作将一个大小为 (N, H, W, D, C1, C2) 的张量 x 转换为一个大小为 (N*H*W*D, window_size, window_size, C2) 的 4 维张量，其中 window_size 和 C2 的值由用户传入。