for i in range(self.scale): for j in range(self.scale): start_x, start_y = i * step_h, j * step_w end_x, end_y = min(start_x + step_h, height), min(start_y + step_w, width) if i == (self.scale - 1): end_x = height if j == (self.scale - 1): end_y = width local_x += [start_x, end_x] local_y += [start_y, end_y] attention_ind += [i, j]

这段代码是 Python 中的双重循环，用于计算矩阵的局部坐标和注意力索引。其中，scale 是矩阵的大小，step_h 和 step_w 是每个局部矩阵的步长，height 和 width 是整个矩阵的高度和宽度。在循环中，首先计算出当前局部矩阵的起始坐标和结束坐标，然后根据当前循环的索引确定注意力索引，最后将局部坐标和注意力索引存储在 local_x、local_y 和 attention_ind 中。