torch.einsum

torch.einsum是PyTorch库中的一个函数，用于执行Einstein Summation约定。它允许你通过指定一个类似于数学表达式的字符串来执行各种张量操作。

具体而言，einsum函数接受两个参数：一个表示张量操作的字符串和一个包含输入张量的元组。字符串由两个部分组成：输入张量的标签和输出张量的标签，用箭头分隔。

举个例子，假设我们有两个矩阵A和B，我们想要计算它们的乘积。我们可以使用einsum函数如下所示：

import torch

A = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
B = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

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

在这个例子中，字符串`'ij,jk->ik'`表示输入矩阵A的维度标签是`ij`，输入矩阵B的维度标签是`jk`，输出矩阵C的维度标签是`ik`。因此，einsum函数将计算矩阵乘积并将结果存储在C中。

einsum函数非常灵活，可以执行各种张量操作，包括求和、矩阵乘法、点积等等。你可以通过调整输入字符串来实现不同的操作。更多关于einsum的详细信息可以在PyTorch的官方文档中找到。

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])