解释这段代码class temporal_transformer(nn.Module):

这段代码定义了一个继承自nn.Module的类temporal_transformer。这个类是用来实现时间上的转换，也就是将一个时间序列进行变换。它可以被用在很多领域，比如视频处理、音频处理、自然语言处理等。

这个类的实现需要重写nn.Module中的forward方法，这个方法接收输入数据，经过一些变换后输出结果。在这个类中，forward方法接收一个时间序列输入数据，并应用一些变换函数，比如卷积、残差连接、自注意力机制等，将输入数据进行转换，最后输出一个变换后的时间序列。

这个类中还有一些参数，比如num_layers（变换的层数）、d_model（模型的维度）、nhead（自注意力机制的头数）等，这些参数可以根据具体任务进行调整。

相关问题

class temporal_transformer(nn.Module)

I'm sorry, but I cannot complete this prompt without additional information on the desired functionality of the temporal_transformer class. Please provide more context or code.

Video Vision Transformer

### Video Vision Transformer 架构与实现

#### 概述
Vision Transformers (ViTs) 已经被扩展至处理视频数据，形成了 Video Vision Transformers (VidTrans)[^1]。这类模型通过引入时间维度来捕捉动态场景中的时空特征。

#### 基本架构设计
Video Vision Transformer 主要由以下几个部分组成：

- **输入层**: 将连续帧图像切分为固定大小的patch序列，并映射到相同维度的空间向量表示。

- **位置编码**: 添加一维的时间嵌入和二维空间嵌入以保留像素间相对距离信息以及各帧之间顺序关系。

- **多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention)**: 这种结构允许模型关注不同片段内的局部区域及其跨帧变化模式[^2]。

- **前馈神经网络(Feed Forward Networks, FFNs)** 和 **残差连接(Residual Connections)** : 提升表达能力和加速收敛过程。

- **分类头部(Classification Head)** 或其他特定任务模块：用于最终预测输出如动作识别标签等。

import torch.nn as nn
from einops.layers.torch import Rearrange

class VidTrans(nn.Module):
    def __init__(self, num_frames=8, image_size=224, patch_size=16, dim=768, depth=12, heads=12, mlp_dim=3072):
        super().__init__()
        
        self.patch_embedding = nn.Sequential(
            Rearrange('b t c (h p1) (w p2) -> b t (h w) (p1 p2 c)', p1=patch_size, p2=patch_size),
            nn.Linear(patch_size * patch_size * 3, dim)
        )
    
        # Positional embedding for spatial & temporal dimensions
        self.pos_emb_spatial = nn.Parameter(torch.randn((image_size//patch_size)**2 + 1, dim))
        self.pos_emb_temporal = nn.Parameter(torch.randn(num_frames + 1, dim))

        transformer_layers = []
        for _ in range(depth):
            layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=heads, dim_feedforward=mlp_dim)
            transformer_layers.append(layer)

        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(transformer_layers[-1], num_layers=len(transformer_layers))
        
        self.class_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, dim)) 

    def forward(self, x):   
        B, T, C, H, W = x.shape
        
        cls_tokens = self.class_token.expand(B*T, -1, -1).to(x.device)
        patches = self.patch_embedding(x.view(-1,C,H,W)).reshape(B,T,-1,self.dim)
        tokens_with_cls = torch.cat([cls_tokens.unsqueeze(dim=1),patches],dim=-2)
        
        pos_embedded = tokens_with_cls + self.pos_emb_spatial[:tokens_with_cls.size(-2)] + \
                       self.pos_emb_temporal[:T].unsqueeze(1).expand_as(tokens_with_cls[:,:,:,0])
                       
        out = self.transformer_encoder(pos_embedded.permute(1,0,2))
        
        return out.mean(dim=[0,1])  # Global average pooling over all frames and patches.

此代码展示了如何构建一个简单的 Video Vision Transformer 模型框架，在实际应用中可能还需要考虑更多细节优化，比如更复杂的预处理方式、正则化手段或是针对具体应用场景调整超参数设置等问题。