torch.einsum('bvk,bvq,bqk->bk', (v, att_map, q))如何理解

时间: 2023-05-12 07:04:52 浏览: 142

torch.einsum.docx

`torch.einsum`是PyTorch库中的一个高级函数，用于执行基于Einstein summation convention（也称为Einstein notation）的多维数组操作。它能够简洁地表示各种线性代数运算，如矩阵转置、求和、矩阵乘法、点积、外积以及批量矩阵乘法等。下面我们将详细探讨这些知识点。 1. **矩阵转置**： - 在`torch.einsum`中，转置可以通过改变索引顺序实现。例如，将'ij->ji'作为参数，可以将二维张量的行与列交换，从而得到转置矩阵。在示例中，`torch.einsum('ij->ji', [a])`将一个2x3的矩阵转置为3x2的矩阵。 2. **求和**： - `torch.einsum`可以用来对特定维度进行求和。当索引被省略时，对应的维度会被求和。例如，'ij->'意味着对所有i和j的组合求和，得到一个标量值。在示例中，`torch.einsum('ij->', [a])`对2x3矩阵的所有元素求和，得到15。 3. **列求和与行求和**： - 如果只省略一个索引，比如'i->j'，那么保留的索引j对应的结果将是一维张量，其中每个元素是原始矩阵对应列的和。`torch.einsum('ij->j', [a])`计算每列元素的和，得到一个长度为3的一维张量。 - 同理，'ij->i'表示对行求和，得到长度为2的一维张量。 4. **矩阵-向量乘法**： - 这可以通过'ik,k->i'实现，其中'i'和'k'分别代表矩阵的行和列，'k'是向量的索引。`torch.einsum('ik,k->i', [a, b])`将矩阵a的每一行与向量b做点乘，结果是一个新的一维张量。 5. **矩阵-矩阵乘法**： - 'ik,kj->ij'是矩阵乘法的标准Einstein表示。这个表达式将两个矩阵相乘，其中'i'和'j'是结果矩阵的索引，'k'是两个输入矩阵共有的索引。在示例中，`torch.einsum('ik,kj->ij', [a, b])`执行了标准的矩阵乘法。 6. **点积**： - 对于向量的点积，可以使用'i,i->'的索引字符串。这表示对每个位置的元素进行乘法并求和。`torch.einsum('i,i->', [a, b])`计算两个向量的点积，得到一个标量值。 7. **矩阵乘积**： - 要计算两个矩阵的乘积，可以使用'ij,ij->'的形式。这表示对相同索引的元素进行乘法，然后求和。在给定的示例中，`torch.einsum('ij,ij->', [a, b])`计算两个2x3矩阵的乘积，结果是一个标量。 8. **外积**： - 外积（也称为叉积）可以用'i,j->ij'来表示，这会产生一个新的二维张量，其中每个元素是输入向量的对应元素的乘积。`torch.einsum('i,j->ij', [a, b])`返回一个3x4的张量，它是输入向量a和b的外积。 9. **批量矩阵乘法**： - 当处理多个独立的矩阵乘法时，可以使用额外的维度（如'bikl'和'bik'）。`torch.einsum('bijl,bik->bil', [A, B])`会计算每个batch中A和B的矩阵乘积，返回一个新的batch，其中每个元素是对应A和B的乘积。 `torch.einsum`的灵活性使其成为处理多维数据的强大工具，尤其是在需要高效、简洁代码的深度学习环境中。通过熟悉和掌握Einstein summation convention，开发者可以更加优雅地处理复杂的数学运算。

这是一个使用 Einstein Summation Convention (Einstein求和约定) 的张量乘法运算，其中v、att_map和q都是张量。具体来说，它将v、att_map和q三个张量的某些维度进行乘法和求和，最终得到一个形状为(b,k)的张量，其中b是batch size，k是输出的维度。

阅读全文

torch.einsum('bvk,bvq,bqk->bk', (v, att_map, q))如何理解

相关推荐

torch-1.10.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

torch-1.11.0-cp38-cp38-linux_aarch64.zip

def forward_with_weights(self, v, q, w): v_ = self.v_net(v) q_ = self.q_net(q) logits = torch.einsum('bvk,bvq,bqk->bk', (v_, w, q_)) if 1 < self.k: logits = logits.unsqueeze(1) logits = self.p_net(logits).squeeze(1) * self.k return logits有什么作用

torch.einsum("bkl,bld->bkd", topk_indicator, spatial_x_feature)

.round()torch.einsum('bij,i->bij'）

.round()torch.einsum('bij,ki->bij'）

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

torch.einsum('bij,ki->bij'）是什么意思

.round()torch.einsum('bij,ki->bij'）是什么意思

x1 = torch.einsum('niuk,ntkci->ntuci', Ak,x1)

torch.einsum('bhdx,dxy->bhxy')是什么意思

def forward(self, xyz: torch.Tensor, new_xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None) -> Tuple[torch.Tensor]:我该如何找到传入new_xyz该参数的位置

torch.einsum

torch.einsum()

torch.cuda.is_available返回<function torch.cuda.is_available() -> bool>

torch.einsum函数

out = torch.einsum('bhij,bhjd->bhid', attn, v) out = rearrange(out, 'b h n d -> b n (h d)') out = self.to_out(out)什么意思

最新推荐

torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl离线安装包linux系统x86_64

yolo算法-电线杆数据集-1493张图像带标签-.zip

yolo算法-电线杆数据集-7255张图像带标签-杆顶.zip

pillow_avif_plugin-1.2.1-cp37-cp37m-win32.whl.rar

SSM Java项目：StudentInfo 数据管理与可视化分析

管理建模和仿真的文件

负载均衡技术深入解析：确保高可用性的网络服务策略

怎么解决头文件重复包含

pyedgar：Python库简化EDGAR数据交互与文档下载

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"