torch.einsum

torch.einsum是PyTorch中的一个函数，用于执行Einstein求和约定操作。它可以用来执行各种线性代数运算，如矩阵乘法、矩阵转置、矩阵对角线提取等。

使用torch.einsum函数，你可以通过指定一个字符串表达式来描述求和约定的操作。该字符串表达式包含输入和输出张量的索引标签，以及用于描述张量之间的运算关系的规则。

例如，要执行两个矩阵的乘法操作，可以使用以下方式：

result = torch.einsum('ij,jk->ik', matrix1, matrix2)

在这个例子中，'ij'表示输入矩阵matrix1的两个维度，'jk'表示输入矩阵matrix2的两个维度，'ik'表示输出矩阵result的两个维度。通过这种方式，torch.einsum函数将自动执行矩阵乘法操作，并返回结果矩阵。

除了矩阵乘法外，torch.einsum还支持更复杂的操作，如张量的逐元素相乘、矩阵转置、张量收缩等。你可以根据具体的需求使用不同的字符串表达式来描述所需的操作。

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相关问题

torch.einsum函数

torch.einsum函数是PyTorch中的一个函数，用于实现多维张量的向量乘法、矩阵乘法、批量矩阵乘法等操作。它的语法如下：

torch.einsum(equation, *operands)

其中，equation是一个字符串，用于指定操作的维度和顺序；operands是一个或多个张量，用于输入和输出数据。

举个例子，假设我们有两个2x3的矩阵A和B，我们想要计算它们的矩阵乘积。可以使用如下代码：

import torch

A = torch.randn(2, 3)
B = torch.randn(3, 2)

C = torch.einsum('ij,jk->ik', A, B)

其中，'ij,jk->ik'表示我们想要将A和B的矩阵乘积输出到一个2x2的矩阵C中。这个字符串的意义可以理解为，将A的第一维和B的第一维相乘，得到C的第一维；将A的第二维和B的第二维相乘，得到C的第二维。因此，C的形状为(2, 2)。

torch.einsum函数可以实现非常灵活的操作，可以用来计算各种复杂的张量运算。

.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])