torch.einsum('bvk,bvq,bqk->bk', (v, att_map, q))如何理解
时间: 2023-05-12 18:04:52 浏览: 89
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。
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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
这段代码是一个神经网络的前向传播函数,用于计算输入的三个张量 v、q、w 经过神经网络后的输出 logits。具体来说,它首先将 v 和 q 分别通过两个全连接层 v_net 和 q_net 进行线性变换,然后将它们与 w 进行矩阵乘法,得到一个大小为 [batch_size, k] 的矩阵,其中 k 是一个超参数。如果 k 大于 1,那么还会通过一个全连接层 p_net 对这个矩阵进行处理,最后得到一个大小为 [batch_size] 的向量 logits。这个向量的每个元素都表示对应输入的一个样本的输出值。最后,这个向量会乘以 k,得到最终的输出。
x1 = torch.einsum('niuk,ntkci->ntuci', Ak,x1)
### 回答1:
这是一个使用 PyTorch 的 Einstein Summation Convention(EIN)实现的张量乘法操作。EIN 是一种用于描述张量操作的简便方法,它将张量乘积的组合方式表示为一种类似于数学公式的形式。在这个例子中,'niuk' 和 'ntkci' 是两个张量的标签,分别表示它们的维度。这两个张量的乘积将得到一个新的张量,其标签为 'ntuci'。这个操作可以理解为将第一个张量 'Ak' 与第二个张量 'x1' 进行乘积,并将结果重塑为一个具有 'ntuci' 标签的新张量。
### 回答2:
这是一个使用PyTorch库中的einsum函数的代码行。einsum函数用于执行Einstein求和约定,可以在张量运算中方便地执行向量乘法、点积、矩阵乘法等操作。
在这个例子中,Ak是一个四维张量,维度表示为(n, i, u, k),x1是一个三维张量,维度表示为(n, t, k, c),其中n、i、u、t和c表示张量的大小。
这行代码的作用是将Ak与x1进行运算,得到一个四维张量ntuci。运算的方式是对Ak和x1的维度进行数学运算,并根据Einstein求和约定对应的维度进行累积求和。
具体地说,这个代码行将Ak的维度n与x1的维度n对齐,i与t对齐,u与k对齐,最终得到ntuci的张量。准确来说,ntuci的维度为(n, t, u, c, i)。
这个代码行的执行效果是将Ak和x1进行相乘,并对指定的维度进行求和,最终得到一个新的张量ntuci。具体的求和方式是根据Einstein求和约定确定的,对于这个代码行来说,是对i进行求和。
总的来说,这行代码的作用是进行张量运算,将Ak与x1相乘并求和,得到一个新的张量ntuci。
### 回答3:
x1 = torch.einsum('niuk,ntkci->ntuci', Ak, x1) 的意思是使用 Einstein 求和约定对 Ak 和 x1 进行张量乘积运算。
该运算的规则如下:
- 张量 Ak 的维度为 [n, i, u, k]
- 张量 x1 的维度为 [n, t, k, c, i]
- 运算结果的维度为 [n, t, u, c, i]
具体的运算过程如下:
- 首先,计算 Ak 和 x1 的维度,其中 Ak 的 i 和 x1 的 c 相等,即维度 i 和 c 进行求和。
- 然后,计算 Ak 和 x1 的维度,其中 Ak 的 u 和 x1 的 k 相等,即维度 u 和 k 进行求和。
- 最后,计算 Ak 和 x1 的维度,其中 Ak 的 n 和 x1 的 n 相等,即维度 n 进行求和。
最终得到的结果为一个维度为 [n, t, u, c, i] 的张量,表示 Ak 和 x1 的张量乘积的结果。
总结起来,x1 = torch.einsum('niuk,ntkci->ntuci', Ak, x1) 表示对 Ak 和 x1 进行张量乘积运算,结果保存在 x1 中,运算过程中对应的维度进行了求和。