.round()torch.einsum('bij,ki->bij')是什么意思
时间: 2024-06-06 18:11:39 浏览: 19
这个表达式中有两个函数:
1. round():将括号中的值四舍五入到最接近的整数。
2. torch.einsum('bij,ki->bij'):使用 Einstein 求和约定计算两个张量的乘积。
其中,'bij' 和 'ki' 是张量的维度标识符,它们指定了张量的维度。'->' 符号表示输出张量的形状和类型与输入张量相同。因此,这个表达式的作用是将第二个张量 k 与第一个张量 b 相乘,并将结果保存在 b 中。这个操作通常被称为“批量矩阵乘法”,因为第一个张量表示多个矩阵,第二个张量表示多个向量,而结果是多个向量的批量乘积。
相关问题
.round()torch.einsum('bij,ki->bij')
This code is not complete and cannot be executed.
Assuming that the missing part of the code is the input tensor and that it is a 3-dimensional tensor of shape (batch_size, input_size, input_size), the code would round the tensor elements to the nearest integer using the round() function and then perform an element-wise multiplication of the tensor with a 2-dimensional tensor of shape (input_size, output_size) using the einsum() function.
The resulting tensor would have the same shape as the input tensor, with each element being the product of the corresponding element in the input tensor and the corresponding element in the 2-dimensional tensor.
Here is an example of how the code could look like:
```
import torch
# create input tensor
batch_size = 2
input_size = 3
input_tensor = torch.randn(batch_size, input_size, input_size)
# create 2-dimensional tensor
output_size = 4
tensor_2d = torch.randn(input_size, output_size)
# round input tensor elements to nearest integer
rounded_tensor = input_tensor.round()
# perform element-wise multiplication using einsum
result_tensor = torch.einsum('bij,ki->bij', rounded_tensor, tensor_2d)
print(result_tensor.shape) # output: torch.Size([2, 3, 4])
```
torch.einsum('bij,ki->bij')是什么意思
这是一个PyTorch中的张量运算函数einsum,意思是从两个张量中取出对应位置的元素,对它们进行乘积并累加,最后返回一个新的张量。具体来说,这个函数的运算过程如下:
给定两个三维张量A和B,它们的形状分别为(b, i, j)和(k, i),其中b表示batch size,i和j表示张量A的两个维度,k表示张量B的一个维度。
函数torch.einsum('bij,ki->bij', A, B)中的第一个参数'bij,ki'表示了张量A和B中的各个维度的对应关系,其中'b'对应'bij','i'对应'bij'和'ki','j'对应'bij','k'对应'ki'。也就是说,这个函数会遍历A和B中的所有元素,将A中的'bij'和B中的'ki'相乘并累加,最后返回一个新的三维张量C,形状与A相同,其中第i个元素C[b, i, j]等于A[b, i, j]和B[k, i]的乘积之和,k取所有可能的值。
这个函数可以用于实现矩阵乘法、点积、外积等运算。
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