python中[None, :]的用法

看下面的position embedding的代码：

class LearnablePositionalEmbedding(torch.nn.Module):
    """Shorthand for a learnable embedding."""

    def __init__(self, embed_dim, max_position_embeddings=1024, dropout=0.0):
        super().__init__()
        self.embedding = torch.nn.Embedding(max_position_embeddings, embed_dim)
        self.dropout = torch.nn.Dropout(p=dropout)

    def forward(self, input_embeddings):
        """This is a batch-first implementation"""
        position_ids = torch.arange(input_embeddings.shape[1], device=self.embedding.weight.device)
        position_embeddings = self.embedding(position_ids[None, :])
        return self.dropout(input_embeddings + position_embeddings)

简言之：

position_ids[None, :] 的目的是为了将其变成一个二维张量，以便与 input_embeddings 进行相加。在这里，position_ids 的长度（N）应该与 input_embeddings 张量的第二个维度长度相同

input_embeddings 的形状是 (batch_size, sequence_length, embed_dim)，那么 position_ids[None, :] 的形状将变为 (1, sequence_length)，然后通过广播（broadcasting）机制，它会与 input_embeddings 的第一个维度进行广播，使得两者的形状能够相加。这样，每个位置的嵌入都与相应的位置信息相加，从而引入了位置编码。?