make torchscript happy

可以尝试以下几个方法来让 TorchScript 更加愉快：

1. 使用静态图模式：TorchScript 是一个静态图编译器，因此使用静态图模式可以使 TorchScript 更加愉快。

2. 避免使用 Python 特性：TorchScript 不支持所有 Python 特性，因此避免使用这些特性可以使 TorchScript 更加愉快。

3. 使用 TorchScript API：TorchScript 提供了一些 API，可以使模型更容易转换为 TorchScript。

4. 使用适当的数据类型：TorchScript 对数据类型有严格的要求，因此使用适当的数据类型可以使 TorchScript 更加愉快。

5. 使用适当的控制流：TorchScript 对控制流有严格的要求，因此使用适当的控制流可以使 TorchScript 更加愉快。

6. 使用适当的模型结构：TorchScript 对模型结构有严格的要求，因此使用适当的模型结构可以使 TorchScript 更加愉快。

7. 使用适当的模型参数：TorchScript 对模型参数有严格的要求，因此使用适当的模型参数可以使 TorchScript 更加愉快。

相关问题

B_, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple) q = q * self.scale attn = (q @ k.transpose(-2, -1))

这是一个 Transformer 模型中的 self-attention 的实现代码。其中 x 是输入的数据，qkv 是对输入数据进行线性变换后得到的三个向量 q、k、v，表示查询、键、值。num_heads 表示头的数目，C 表示每个头的维度。在这段代码中，将 qkv reshape 后，将 q、k 进行转置，然后计算注意力得分，得到注意力矩阵 attn。注意力矩阵可以用来加权求和值向量，即 v，得到最终的 self-attention 输出结果。这个过程可以并行计算，因为注意力矩阵的每一行都只与其他行独立计算。

def forward(self, x, mask=None, temporal=False): """ Args: x: input features with shape of (num_windows*B, N, C) mask: (0/-inf) mask with shape of (num_windows, Wh*Ww, Wh*Ww) or None """ B_, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple) q = q * self.scale attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) if temporal: relative_pos_bias = self.temporal_position_bias_table[self.t_relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = self.softmax(attn) else: relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) if mask is not None: nW = mask.shape[0] attn = attn.view(B_ // nW, nW, self.num_heads, N, N) + mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0) attn = attn.view(-1, self.num_heads, N, N) attn = self.softmax(attn) else: attn = self.softmax(attn) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) x = self.proj(x) x = self.proj_drop(x) return x

这段代码是一个自注意力机制的前向传播函数，用于计算输入特征的相对于自身的注意力权重，然后将这些权重应用于值向量，最后通过一个投影层输出新的特征表示。其中，输入特征x的形状为(num_windows*B, N, C)，其中num_windows表示窗口数，B表示批次大小，N表示序列长度，C表示每个序列元素的特征维度。函数中涉及的主要操作包括：

- 利用多头注意力机制，将输入特征x分别映射到查询向量q，键向量k和值向量v，并计算它们的点积注意力矩阵attn=(q@k^T)；
- 如果temporal为True，则说明输入特征是时间序列，并且需要考虑时间维度上的相对位置关系，此时会使用一个临时的位置偏置表（temporal_position_bias_table）来计算注意力矩阵；
- 如果temporal为False，则说明输入特征是二维图像，并且需要考虑空间维度上的相对位置关系，此时会使用一个固定的位置偏置表（relative_position_bias_table）来计算注意力矩阵；
- 如果mask不为None，则说明需要对注意力矩阵进行掩码处理，以避免模型在未来时刻预测当前时刻的信息，此时会将掩码矩阵mask与注意力矩阵attn相加，然后再通过softmax函数归一化；
- 最后将注意力权重与值向量做加权平均，并通过一个投影层得到新的特征表示x。在这个过程中，还会进行一些dropout操作以防止过拟合。