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。

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def flops(self): flops = 0 H, W = self.input_resolution T = self.num_frames ## just count the FLOPs of q@k and attn@v # norm1 # flops += self.dim * H * W # W-MSA/SW-MSA nW = H * W / self.window_size / self.window_size if self.t_attn: flops += nW * self.attn.flops(self.window_size * self.window_size, T, temporal=True) flops += nW * self.attn.flops(self.window_size * self.window_size, T, temporal=False) # mlp # flops += 2 * H * W * self.dim * self.dim * self.mlp_ratio # norm2 # flops += self.dim * H * W return flops

这段代码实现了一个计算模型 FLOPs 的方法。FLOPs 是衡量模型计算量的指标，代表模型所需的浮点运算次数。在这个方法中，首先初始化 FLOPs 为0，然后根据输入分辨率、帧数、窗口大小以及是否有时间注意力，计算出注意力机制的 FLOPs 和 MLP 的 FLOPs，并返回它们的总和。此外，注释掉的代码是计算归一化操作的 FLOPs，但是在这个方法中并没有被计算。

def flops(self): flops = 0 flops += self.patch_embed.flops() for i, layer in enumerate(self.layers): flops += layer.flops() # flops += self.num_features * self.patches_resolution[0] * self.patches_resolution[1] // (2 ** self.num_layers) # flops += self.num_features * self.num_classes return flops

这是一个类中的方法，用于计算模型的 FLOPs（floating-point operations，即浮点运算量），可以用于评估模型的计算复杂度。具体实现中，首先计算输入图像的 Patch Embedding 的 FLOPs，然后循环遍历所有的 Transformer 层，计算每一层的 FLOPs 并累加到总的 FLOPs 中。最后，还可以选择性地加上最后一层全连接层的计算 FLOPs。