depth = x[:, : self.D].softmax(dim=1) x = depth.unsqueeze(1) * x[:, self.D : (self.D + self.C)].unsqueeze(2) x最后的形状是什么？

根据给出的代码，可以得出以下结论：

- `depth` 是 `x` 的前 `self.D` 列进行 softmax 后得到的深度信息，其形状为 `(batch_size, self.D)`。
- `x` 的形状为 `(batch_size, self.D + self.C)`，其中 `self.C` 表示 `x` 中除深度信息以外的列数。
- `x[:, self.D : (self.D + self.C)]` 表示取出 `x` 的深度信息以外的部分，其形状为 `(batch_size, self.C)`。
- `x[:, : self.D].softmax(dim=1)` 表示对 `x` 的深度信息进行 softmax，得到的形状为 `(batch_size, self.D)`。
- `depth.unsqueeze(1)` 表示将 `depth` 在第 1 维（即行）上插入一个维度，得到的形状为 `(batch_size, 1, self.D)`。
- `x[:, self.D : (self.D + self.C)].unsqueeze(2)` 表示在 `x` 的深度信息以外的部分中，插入一个维度在第 2 维上（即列），得到的形状为 `(batch_size, self.C, 1)`。
- `depth.unsqueeze(1) * x[:, self.D : (self.D + self.C)].unsqueeze(2)` 表示将 `depth.unsqueeze(1)` 和 `x[:, self.D : (self.D + self.C)].unsqueeze(2)` 进行 element-wise 相乘，得到的形状为 `(batch_size, self.C, self.D)`。

因此，最后输出的 `x` 的形状为 `(batch_size, self.C, self.D)`。