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。

相关问题

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。

希望这能解答你的问题！如果还有其他问题，请随时提问。

res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src)

这行代码使用了 PyTorch 的 `einsum` 函数来执行张量的乘积运算。`einsum` 函数允许我们按照指定的约定执行张量的乘积、求和和重组等操作。

具体来说，`torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src)` 的意思是：
- `'boi'` 表示 `w` 张量的维度标记，其中 `'b'` 表示批量维度（batch），`'o'` 表示输出特征维度，`'i'` 表示输入特征维度。
- `'bi'` 表示 `h_src` 张量的维度标记，其中 `'b'` 表示批量维度（batch），`'i'` 表示输入特征维度。

通过这样的约定，`einsum` 函数将会根据这些维度标记执行相应的乘积和求和操作。具体地，它将会对 `w` 张量的最后一个维度和 `h_src` 张量的最后一个维度执行逐元素相乘，并对结果进行求和，从而得到一个新的张量。

最终，这行代码返回了一个形状为 `(batch_size, out_feats)` 的张量 `res`，其中 `batch_size` 是批量大小，`out_feats` 是输出特征的大小。这个张量表示了对权重 `w` 和输入特征 `h_src` 进行乘积运算后的结果。