def flops(self, N, T, temporal=False): # calculate flops for 1 window with token length of N flops = 0 # qkv = self.qkv(x) # flops += N * self.dim * 3 * self.dim if temporal: flops += self.dim * N * T * T * 2 else: # attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) flops += self.num_heads * N * (self.dim // self.num_heads) * N * T # x = (attn @ v) flops += self.num_heads * N * N * (self.dim // self.num_heads) * T # x = self.proj(x) # flops += N * self.dim * self.dim return flops

这段代码计算了一个窗口内的FLOPS（浮点操作数），其中N为令牌长度，T为时间步数。如果temporal为True，则计算的是temporal self-attention的FLOPS，否则计算的是普通的self-attention的FLOPS。具体来说，计算FLOPS的过程包括以下几个步骤：

1. 计算qkv，其中q、k、v均为大小为N×dim的矩阵，dim为模型的隐藏层维度。这一部分的FLOPS为N×dim×3×dim。

2. 如果是temporal self-attention，计算attn，其中attn为大小为N×T×T的矩阵，表示每个时间步之间的attention。这一部分的FLOPS为2×dim×N×T×T。

3. 如果是普通的self-attention，计算attn，其中attn为大小为num_heads×N×T×T的矩阵，表示每个头在每个时间步的attention。这一部分的FLOPS为num_heads×N×(dim/num_heads)×N×T。

4. 计算x，其中x为大小为num_heads×N×T×(dim/num_heads)的矩阵，表示每个头在每个时间步的输出。这一部分的FLOPS为num_heads×N×N×(dim/num_heads)×T。

5. 计算proj，其中proj为大小为N×dim的矩阵，表示self-attention的输出。这一部分的FLOPS为N×dim×dim。

最终，将所有步骤的FLOPS相加，即得到一个窗口内的总FLOPS。