torch.einsum
时间: 2023-10-31 21:05:50 浏览: 27
torch.einsum是PyTorch中的一个函数,它允许用户执行爱因斯坦求和约定(einstein summation convention),其主要功能是计算张量的乘积,同时自动完成张量索引的转换。它的语法如下:
```python
torch.einsum(equation, *operands)
```
其中,`equation`是一个字符串,描述了执行的操作,`operands`是一个或多个张量,它们是相应索引的操作数。
例如,假设我们有两个矩阵`A`和`B`,我们想要计算它们的矩阵乘积。使用`einsum`函数,我们可以这样做:
```python
import torch
A = torch.randn(2, 3)
B = torch.randn(3, 4)
C = torch.einsum('ij,jk->ik', A, B)
```
在这个例子中,我们使用字符串`'ij,jk->ik'`描述了我们要执行的操作,它表示对`A`和`B`进行矩阵乘积,并返回一个2x4的矩阵`C`。
`einsum`函数可以执行更复杂的操作,包括张量的转置、缩并、元素运算等。它是一个非常强大的工具,可以用于高效地实现各种张量操作。
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:
```python
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:
```python
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])
```