gram = torch.bmm(x, y)

这是一行 PyTorch 代码，其中使用了函数 bmm()，用于计算两个张量的批矩阵乘积（batch matrix multiplication）。具体来说，该行代码中，x 和 y 分别是两个大小为 (batch_size, n, m) 和 (batch_size, m, p) 的张量，代表两个矩阵，其中 batch_size 表示批次大小，n、m、p 分别表示矩阵的行数、列数和深度（即矩阵的通道数）。函数 bmm() 对这两个矩阵进行批矩阵乘积运算，得到大小为 (batch_size, n, p) 的输出张量 gram，代表两个矩阵的 Gram 矩阵。在深度学习中，Gram 矩阵常用于表示卷积神经网络中的特征相似性，以及风格迁移网络中的风格特征。