channel_gate[:, 0, None, None, None].expand_as(x[:, :16]))
时间: 2024-01-18 07:02:02 浏览: 25
这一行代码使用了 PyTorch 中的广播(broadcasting)机制,用于将一个维度为 (batch_size, hidden_size) 的张量 channel_gate 广播成一个维度为 (batch_size, 1, 1, 1, hidden_size) 的张量,然后通过 expand_as() 函数将其扩展成与 x[:, :16] 相同的形状,即 (batch_size, 16, 64, 64, hidden_size)。这样,每个位置的 channel_gate 都可以与对应位置的 x[:, :16] 进行元素级别的乘法运算,从而实现对输入张量的通道维度进行控制门操作。
相关问题
{self.state_ph: np.expand_dims(state, 0)}生成的形状
假设self.state_ph是一个TensorFlow的占位符,state是一个numpy数组,那么np.expand_dims(state, 0)会在state数组的第0个维度上增加一个维度,生成一个新的形状为(1, state.shape[0], state.shape[1], ...)的数组。这个数组可以被传递给self.state_ph占位符作为输入。
y.expand_as(x)
这是 PyTorch 中的一个函数,用于将 y 的形状扩展成和 x 相同的形状。具体来说,如果 x 和 y 的形状不同,那么 y.expand_as(x) 会返回一个新的张量,其中 y 的形状通过在维度上重复元素来扩展,使得它和 x 的形状相同。例如,如果 x 的形状为 (3, 4) 而 y 的形状为 (1, 4),那么 y.expand_as(x) 会返回一个形状为 (3, 4) 的新张量,其中 y 的第一行会重复三次以填充新张量的行。
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