torch python

Torch 是一个针对机器学习应用的开源深度学习框架，它是基于Lua语言开发的。但是，由于Python语言在机器学习领域的流行，因此也有针对Python语言的Torch版本——PyTorch。PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，它提供了两个高级功能：Tensor计算（类似于NumPy）和深度神经网络。它还提供了许多工具和接口，可以帮助我们更轻松地构建和训练神经网络。

相关问题

虚拟机上安装torch python

要在虚拟环境中安装torch python，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你需要下载与你的Python版本对应的torch安装包。你可以在\[1\]中的链接中找到torch的下载链接。选择与你的Python版本相匹配的安装包进行下载。

2. 下载完成后，将安装包放在Python的scripts文件夹下。

3. 打开命令提示符(cmd)，进入scripts文件夹。

4. 在命令提示符中运行以下命令来安装torch：

pip install torch-1.4.0+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl

请注意，你需要将命令中的安装包名称替换为你下载的安装包的名称。

另外，如果你想在虚拟环境中安装torch，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用conda命令创建一个新的虚拟环境。例如，运行以下命令来创建一个名为demo的虚拟环境：

conda create -n demo python=3.8

2. 激活虚拟环境。在Windows系统中，运行以下命令：

activate demo

3. 在激活的虚拟环境中，按照上述步骤下载并安装torch。

希望这些步骤能帮助到你。如果你在安装过程中遇到任何问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python下安装torch](https://blog.csdn.net/weixin_44406011/article/details/117354913)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Linux的虚拟环境下安装GPU版本的torch、torchaudio、torchvision详细过程](https://blog.csdn.net/Miss_croal/article/details/128087921)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [如何在python中安装torch](https://blog.csdn.net/weixin_52248294/article/details/129033631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python torch einsum

### Python 中 `torch.einsum` 函数的使用方法与案例

#### 基础概念
`torch.einsum` 是 PyTorch 提供的一个强大工具，用于执行爱因斯坦求和约定的操作。该操作允许用户指定输入张量之间的复杂运算模式，并能高效地计算这些模式下的乘积、转置以及各种维度上的聚合。

#### 使用语法
基本形式如下：

torch.einsum(equation, *operands)

其中 `equation` 参数定义了各个参与运算的张量间的关系表达式；而 `*operands` 则是要进行运算的具体张量对象列表[^1]。

#### 实际例子说明

##### 示例一：矩阵相乘
对于两个二维张量 A 和 B 来说，如果想要实现标准意义上的矩阵乘法，则可以通过以下方式来调用 `einsum` 方法完成相同的功能：

import torch

A = torch.randn((3, 4))
B = torch.randn((4, 5))

C = torch.einsum('ij,jk->ik', (A, B))  # 进行矩阵乘法操作
print(C.shape)                          # 输出应为 (3, 5)，即 C=A*B 的结果形状

这里 `'ij,jk->ik'` 表达式的含义是从左至右依次表示第一个参数中的索引位置（i 和 j），第二个参数中的索引位置（j 和 k），最后箭头右边的部分指定了输出的结果应该具有的索引结构——也就是新的 i 和 k 组合而成的新轴线方向上形成最终返回值 C。

##### 示例二：批量向量内积
当处理多个样本的数据时，比如有 N 个长度相同的向量组成的批次数据 X 和 Y，可以直接利用 `einsum` 计算每一对对应位置处元素间的点积得到一个新的包含这 N 个数值的一维数组 Z：

X = torch.rand([8, 7])    # 批次大小为8，特征数为7
Y = torch.rand_like(X)

Z = torch.einsum('ni,ni->n', [X, Y])
print(Z.size())           # 应打印出 torch.Size([8]), 即代表八个不同的内积结果

在这个例子中，由于我们希望保留批次数目不变的同时仅对各条记录内部做累积加权平均，因此选择了 ni 形式的标记作为共同作用域内的共享标签 n 并指向同一个物理空间坐标系里的不同实例个体。

##### 示例三：三维张量收缩
考虑更复杂的场景，假设有三个三维张量 P,Q,R 需要按照一定规则相互作用并压缩成更低维度的形式 S:

P = torch.ones([2, 3, 4])
Q = torch.ones([3, 4, 5])
R = torch.ones([4])

S = torch.einsum('ijk,jkl,l->il', (P, Q, R))
print(S.shape)            # 结果应该是 (2, 5), 对角线上每个元素等于原张量相应部分累加之和

上述代码片段展示了如何通过精心设计的字符串方程将多层嵌套结构简化为更加直观易懂的目标形态，在此过程中实现了高效的内存访问路径优化。