x = rearrange(x, 'B N T D -> (B T) N D')

时间: 2023-11-24 09:05:44 浏览: 382
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Rearrange-a-Room

这行代码使用了 PyTorch 中的 `rearrange` 函数，将输入张量 `x` 的维度重新排列。具体地，将原来的四个维度 `B`（batch size）、`N`（sequence length）、`T`（number of time steps）和 `D`（feature dimension）重新排列为三个维度 `(B T)`（batch size × number of time steps）、`N`（sequence length）和 `D`（feature dimension）。 这个操作可以用于将时序数据中的多个时间步骤打包成一个“超级”时间步骤，以便于在深度学习模型中处理。同时，它还可以减少计算量，提高训练效率。
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if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x)

首先，如果t_relative为False，则将输入张量x的形状从(batch_size, seq_length, hidden_size)转换为(batch_size * seq_length, hidden_size)，其中n为每个位置的向量表示，c为每个向量的维度。...

def forward_features(self, x): x, B, T = self.patch_embed(x) # x in shape (BT, HW, C) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed ## Add temporal embedding if not self.t_relative: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', b=B, t=T) x = x + self.temporal_embedding x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', b=B, t=T) x = self.pos_drop(x) for layer in self.layers: x = layer(x) x = self.norm(x) ## Final temporal block H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H) # x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1) return x

这是一个PyTorch模型中的forward方法的一部分。它接受输入x，并将其传递到模型的不同层和块中进行处理。...这个方法的输出形状为BCTHW，其中B是批次大小，T是时间步数，H和W是空间维度，C是通道数。

x = torch.mean(x, (3, 4)) # x = rearrange(x, 'B C T -> B T C') # x = self.blocks_t(x) # x = self.norm(x) # x = rearrange(x, 'B T C -> B C T') # x = x.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 # x = torch.flatten(x, 1)

2. 第二行使用 PyTorch 的 rearrange 函数 (可以参考 https://github.com/lucidrains/reformer-pytorch/blob/main/reformer_pytorch/rev import rearrange) 将 x 的维度从 'B C T' 重排为 'B T C'。 3. 第三行将...

if self.t_attn: x = rearrange(x, '(b t) n c -> (b n) t c', t=self.num_frames, n=L, c=C) res_temporal = self.attn(self.norm1(x), temporal=True) res_temporal = self.T_Adapter(res_temporal) x = x + self.drop_path(res_temporal) x = rearrange(x, '(b n) t c -> (b t) n c', t=self.num_frames, n=L, c=C) shortcut = x x = self.norm1(x) x = x.view(B, H, W, C)

在这里，输入 x 是一个形状为 (B, T, L, C) 的张量，其中 B 是 batch size，T 是时间轴上的长度，L 是空间轴上的长度，C 是通道数。通过调用 rearrange 函数，将输入张量重新排列为 (B * L, T, C) 的形状，然后...

out = torch.einsum('bhij,bhjd->bhid', attn, v) out = rearrange(out, 'b h n d -> b n (h d)') out = self.to_out(out)什么意思

接下来，使用rearrange函数对out进行维度重组，将维度h和d合并到一起，形成新的维度(h*d)，最终得到的out的维度是(batch_size, sequence_length, hidden_size)。 最后，out作为Multi-Head ...

class T_Adapter(nn.Module): def __init__(self, D_features, mlp_ratio=0.25, act_layer=nn.GELU): super().__init__() D_hidden_features = int(D_features * mlp_ratio) self.D_fc1 = nn.Linear(D_features, D_hidden_features) self.D_fc2 = nn.Linear(D_hidden_features, D_features) self.act = act_layer() def forward(self, x): xs = self.D_fc1(x) xs = self.act(xs) xs = self.D_fc2(xs) x = xs # x = rearrange(x, 'B N T D -> (B T) N D') return x

T_Adapter由两个完全连接的层组成：D_fc1和D_fc2层，其输入和输出维度为D_features和D_hidden_features，和D_features和D_features，分别。这两层之间使用激活函数act_layer()进行非线性变换。整个模块的目的是对...

H = self.layers[-1].input_resolution[0] x = rearrange(x, '(B T) (H W) C -> B C T H W', T=T, H=H)

这段代码是针对一个多头自注意力机制的神经网络模型中的输入张量 x 进行了维度变换。这个神经网络模型中包含多个自注意力模块，每个自注意力模块输入张量的形状为 (Batch Size, Sequence Length, Hidden Size)。在这...

point_pred = torch.einsum('n j k, k d -> n j d', trans_m, unit) point_pred = rearrange(point_pred, 'n j k -> n (j k)')这段代码什么意思

其中，'n j k, k d -> n j d'表示矩阵乘积的维度和顺序，解释如下： - 'n j k'表示trans_m张量的维度，其中n表示batch size，j表示点的数量，k表示坐标轴的数量； - 'k d'表示unit张量的维度，其中k表示坐标轴的...

这是一个crossattention模块：class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, query_dim, context_dim=None, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads context_dim = default(context_dim, query_dim) self.scale = dim_head ** -0.5 self.heads = heads self.to_q = nn.Linear(query_dim, inner_dim, bias=False) self.to_k = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_v = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, query_dim), nn.Dropout(dropout) ) def forward(self, x, context=None, mask=None): h = self.heads q = self.to_q(x) context = default(context, x) k = self.to_k(context) v = self.to_v(context) q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> (b h) n d', h=h), (q, k, v)) # force cast to fp32 to avoid overflowing if _ATTN_PRECISION =="fp32": with torch.autocast(enabled=False, device_type = 'cuda'): q, k = q.float(), k.float() sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale else: sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale del q, k if exists(mask): mask = rearrange(mask, 'b ... -> b (...)') max_neg_value = -torch.finfo(sim.dtype).max mask = repeat(mask, 'b j -> (b h) () j', h=h) sim.masked_fill_(~mask, max_neg_value) # attention, what we cannot get enough of sim = sim.softmax(dim=-1) out = einsum('b i j, b j d -> b i d', sim, v) out = rearrange(out, '(b h) n d -> b n (h d)', h=h) return self.to_out(out) 我如何从中提取各个提示词的注意力热力图并用Gradio可视化?

from einops import rearrange, repeat, reduce # 定义CrossAttention模块 class CrossAttention(nn.Module): ... 3. 定义函数来生成注意力热力图： python def generate_attention_map(model, x): # 将...

q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.heads), qkv)函数的作用

这里的 b、n、h 和 d 分别表示 batch_size、sequence_length、heads 和 hidden_size/heads。 使用 rearrange 函数对 qkv 张量进行重排，将 hidden_size/heads 维度拆分为两部分 n 和 d。这样可以将多个 heads 的...

详细解释这段代码import torch from torch import nn from einops.layers.torch import Rearrange class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.d_model = hidden_dim self.hidden_dim = 21 * self.d_model self.transformer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), Rearrange("b (n c) -> b n c", c=self.d_model), nn.TransformerEncoder( nn.TransformerEncoderLayer( d_model=self.d_model, nhead=4, dim_feedforward=self.d_model * 2, dropout=0.1, batch_first=True ), 4, torch.nn.LayerNorm(self.d_model), ), Rearrange("b n c -> b (n c)"), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class), ) def forward(self,x): return self.transformer(x)

然后，通过Rearrange操作将数据重新排列成一个三维张量，其中第一维是batch size，第二维是序列长度，第三维是特征维度，这就是TransformerEncoder的输入格式要求。接着，将数据输入到TransformerEncoder中进行处理...

def forward(self, x): """Forward function.""" # padding B, _, D, H, W = x.size() if W % self.patch_size[2] != 0: x = F.pad(x, (0, self.patch_size[2] - W % self.patch_size[2])) if H % self.patch_size[1] != 0: x = F.pad(x, (0, 0, 0, self.patch_size[1] - H % self.patch_size[1])) if D % self.patch_size[0] != 0: x = F.pad(x, (0, 0, 0, 0, 0, self.patch_size[0] - D % self.patch_size[0])) x = self.proj(x) # B C D Wh Ww if self.norm is not None: D, Wh, Ww = x.size(2), x.size(3), x.size(4) x = x.flatten(2).transpose(1, 2) x = self.norm(x) x = x.transpose(1, 2).view(-1, self.embed_dim, D, Wh, Ww) x = rearrange(x, 'b c d h w -> (b d) (h w) c') return x, B, D

这是一个PyTorch模型的forward函数，用于前向传递计算。...最后通过rearrange函数将(B, D, Wh*Ww, C)的张量转换为((B*D), (Wh*Ww), C)的形式，以便后续的计算。函数最后返回了转换后的张量、输入B和输入D。

q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize)如何执行

q, v = rearrange(x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=qv, dh=dh, dw=dw) # 打印结果张量的形状 print(q.shape, v.shape) 输出结果应该为： torch.Size([2, 8192, 8, 8, 64]) ...

map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.num_heads), (q_inp, k_inp, v_inp))

具体来说，rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.num_heads) 的意思是将 t 张量的维度从 'b n (h d)' 重排列为 'b h n d'，其中 b 表示 batch size，n 表示 sequence length，h 表示头数（即 ...

q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize )；那么q和v如何赋值

q, v = rearrange(x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=wsize, dw=wsize) 注意，在赋值时需要保证输入张量 x_ 的形状和参数 qv、dh、dw 的取值与上述描述一致。

rearrange(out_av, 'b t p -> (b t) p')

具体来说，它将形状为 (b, t, p) 的张量 out_av 重新排列为形状为 (b * t, p) 的张量。 其中，b、t、p 分别表示张量的批次大小、时间步数和特征维度。 这个操作的作用是将张量的前两个维度合并为一个维度，方便...

q, v = rearrange( x_, 'b (qv c) (h dh) (w dw) -> qv (b h w) (dh dw) c', qv=2, dh=4, dw=4 )，如果x_为（1，40，256，256），那q和v形状分别如何

根据给出的代码，当输入的x_为(1, 40, 256, 256)时，经过rearrange函数的处理，将输入张量的形状从'b (qv c) (h dh) (w dw)'转换为'qv (b h w) (dh dw) c'，其中： - 'b (qv c) (h dh) (w dw)'表示原始形状，含义为...

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