您的这行代码似乎有问题？initc = aff.transpose().dot(all_fea)

[RSMung]

https://github.com/tim-learn/SHOT/blob/9c02a95dbb632f15ea4926c1cc9d32e4faa20df1/object/image_target.py#L278

1. API是torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor，需要传入两个维度作为参数。 但是您的代码中写的是aff.transpose()，是否不太合理？

2. 同样是这行代码，dot()函数要求参与运算的两个变量都是一维的变量。可以见pytorch文档： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.dot.html#torch.dot 但是这里all_fea和aff因为有batch size的存在至少也是两个维度，感觉也不太合理。作者您怎么看待？

3. 我在看论文中Self-supervised Pseudo-labeling的对应部分，请问是def obtain_label(loader, netF, netB, netC, args)这个函数吗？

[RSMung]

看了您的首页From CHINA，我就直接中文了。 期待您的回复。

[RSMung]

突然看到是numpy操作，问题1和问题2迎刃而解了，打扰了。