PositionalEncoding2D 类是一种用于二维数据的编码方法，主要适用于模型中输入的具有二维结构的数据。它的主要目标是为 2D 数据（例如图像或矩阵中的坐标）生成位置编码，使模型在处理二维坐标时能够区分不同的相对位置。相比之下，PositionalEncoding 类用于一维序列数据（如自然语言序列或生物序列）的位置编码。

源代码：

class PositionalEncoding2D(nn.Module):def __init__(self, d_model, p_drop=0.1):super(PositionalEncoding2D, self).__init__()self.drop = nn.Dropout(p_drop, inplace=True)# 将模型的嵌入维度一分为二，以分别用于两个方向（行和列）的位置编码d_model_half = d_model // 2  # 计算频率分量，用于生成sin和cos位置编码# div_term是基于维度的一系列缩放因子，计算公式与Transformer中的位置编码类似div_term = torch.exp(torch.arange(0., d_model_half, 2) *-(math.log(10000.0) / d_model_half))self.register_buffer('div_term', div_term)  # 将div_term存入缓冲区，不作为模型参数def forward(self, x, idx_s):