fairseq/modules/dynamic_convolution.py [108:118]:
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        T, B, C = x.size()
        K, H = self.kernel_size, self.num_heads
        R = C // H
        assert R * H == C == self.input_size

        if self.in_proj:
            proj = self.weight_linear(x)
            x = proj.narrow(2, 0, self.input_size).contiguous()
            weight = proj.narrow(2, self.input_size, H*K).contiguous().view(T*B*H, -1)
        else:
            weight = self.weight_linear(query).view(T*B*H, -1)
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fairseq/modules/dynamic_convolution.py [162:171]:
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        T, B, C = x.size()
        K, H = self.kernel_size, self.num_heads
        R = C // H
        assert R * H == C == self.input_size
        if self.in_proj:
            proj = self.weight_linear(x)
            x = proj.narrow(2, 0, self.input_size).contiguous()
            weight = proj.narrow(2, self.input_size, H*K).contiguous().view(T*B*H, -1)
        else:
            weight = self.weight_linear(query).view(T*B*H, -1)
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