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

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。

相关问题

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)

这段代码是一个 Transformer 模型中的位置编码部分，用于对输入序列进行位置编码，以便模型能够学习序列中每个元素的相对位置信息。

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。

然后，对于每个时间步`t`，将其与一个位置嵌入向量相加。这些位置嵌入向量表示输入序列中每个元素的相对位置信息，并且根据时间步`t`的不同而不同。这种相对位置编码方式是 Transformer 模型的一个重要创新，可以有效地学习序列中元素的相对位置关系。

最后，将形状为`(batch_size * seq_length, hidden_size)`的张量重新转换为`(batch_size, seq_length, hidden_size)`的形状，然后将其输入到后续的模型中。`pos_drop`是一个 dropout 层，用于防止模型过拟合。

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。在这个方法中，输入x首先通过patch_embed模块进行处理，然后进行绝对位置编码和时间编码的处理。然后，输入通过一系列的层和块进行处理，最终通过一些后续的操作（例如平均池化和展平）产生输出。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。