if (context.dim() == 4): context = context.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
时间: 2023-11-15 17:06:26 浏览: 30
这段代码的作用是将context张量的维度进行调整,主要是针对输入张量是四维的情况。在Transformer模型中,如果输入张量是四维的,那么它通常表示为(batch_size, num_heads, sequence_length, embedding_size),其中num_heads表示头的数量,embedding_size表示每个单词的嵌入维度。在进行Multi-Head Attention计算时,需要对头的数量和嵌入维度进行调整,以便进行矩阵乘法。因此,在这个代码中,如果context张量是四维的,那么就需要进行维度的调整,使得头的数量和嵌入维度处于正确的位置。这里使用了permute函数进行维度调整,并使用contiguous函数将张量变为连续内存,以便后续计算。
相关问题
if args.permute: data = data[:, :, permute]
这段代码中,`args.permute`是一个布尔值,表示是否对数据进行置换操作。如果`args.permute`的值为真,则对`data`进行置换操作,将其每个维度的数据按照`permute`中指定的顺序重新排列。`permute`是一个整数列表,指定了新的维度顺序。具体地,`data[:, :, permute]`表示将`data`的第三个维度按照`permute`中指定的顺序排列,并返回新的`data`。
rgbd = rgb.permute(0, 3, 1, 2)
这行代码将输入的 `rgb` 张量的维度进行转换,从而得到一个新的张量 `rgbd`。
具体而言,该代码中的 `permute` 函数将 `rgb` 张量的维度进行重新排列,排列顺序为 `(0, 3, 1, 2)`,这意味着将原来的第 4 维(即通道数)移动到了第 2 维的位置,同时将原来的第 2 维和第 3 维分别移动到了第 3 维和第 4 维的位置。这样做的目的是为了将 RGB 图像转换成其它格式(例如深度图像),使其在卷积神经网络中能够被正确地处理。
具体而言,如果输入的 `rgb` 张量的形状为 `(batch_size, height, width, channels)`,则经过 `permute` 转换后,得到的 `rgbd` 张量的形状为 `(batch_size, channels, height, width)`,其中 `channels` 表示通道数,`height` 表示图像的高度,`width` 表示图像的宽度。