class SplitAttention(nn.Module): def __init__(self, channel=512, k=3): super().__init__() self.channel = channel self.k = k self.mlp1 = nn.Linear(channel, channel, bias=False) self.gelu = nn.GELU() self.mlp2 = nn.Linear(channel, channel * k, bias=False) self.softmax = nn.Softmax(1) def forward(self, x_all): b, k, n, c = x_all.shape a = torch.sum(torch.sum(x_all, 1), 1) # bs,c hat_a = self.mlp2(self.gelu(self.mlp1(a))) # bs,kc hat_a = hat_a.reshape(b, self.k, c) # bs,k,c bar_a = self.softmax(hat_a) # bs,k,c attention = bar_a.unsqueeze(-2) # #bs,k,1,c out = attention * x_all # #bs,k,n,c out = torch.sum(out, 1) return out这段代码是什么意思？

这段代码是一个 PyTorch 模块，实现了 Split Attention 操作。具体来说，它接受一个大小为 (batch_size, num_splits, num_patches, hidden_dim) 的输入张量 x_all，其中 hidden_dim 是特征向量的维度。它首先对输入的第 2 和第 3 维求和，得到一个大小为 (batch_size, hidden_dim) 的向量 a。然后，它通过两个线性变换和一个 GELU 激活函数，得到一个大小为 (batch_size, num_splits * hidden_dim) 的向量 hat_a。这个向量 hat_a 被 reshape 成一个大小为 (batch_size, num_splits, hidden_dim) 的张量，然后通过 softmax 函数得到一个大小为 (batch_size, num_splits, hidden_dim) 的张量 bar_a。bar_a 被用于计算注意力权重，得到一个大小为 (batch_size, num_splits, 1, hidden_dim) 的张量 attention，它被用于对输入张量 x_all 进行加权求和，并返回一个大小为 (batch_size, num_patches, hidden_dim) 的输出张量 out。整个过程可以看作是对输入进行了 num_splits 份均分，然后计算每份的注意力权重，并将每份加权求和得到输出。