z_embed_max, _ = z_embed.reshape(b, -1).max(1) z_embed = z_embed / (z_embed_max[:, None, None] + eps) * self.scale

这段代码是对一个形状为 (b, h, w, c) 的张量 z_embed 进行了归一化处理。具体来说，它首先将张量重塑为形状为 (b, -1) 的二维张量，然后在第一维上取最大值，得到形状为 (b,) 的张量 z_embed_max。接着，它将原始张量 z_embed 除以 z_embed_max 的最大值，并加上一个很小的数 eps 以避免除以零的情况。最后，它将结果乘以一个尺度因子 self.scale，这个尺度因子可能是模型的一个可学习参数，用来控制归一化的缩放程度。这种归一化方式可以使得张量在每个通道上的数值范围都被缩放到 0 到 1 之间，有利于模型的训练和收敛。