torch.einsum('bhdx,dxy->bhxy')是什么意思
时间: 2024-05-29 07:11:01 浏览: 13
这是一个张量运算符,表示对两个四维张量进行乘积运算,其中第一个张量的维度顺序为(batch_size, height, width, depth),第二个张量的维度顺序为(depth, x, y)。具体操作为,将第一个张量的depth和第二个张量的depth维度相乘,得到一个二维张量,然后在batch_size和height维度扩展,得到一个四维张量。最终输出的张量维度顺序为(batch_size, height, width, x, y)。
相关问题
torch.einsum('bij,ki->bij')是什么意思
这是一个PyTorch中的张量运算函数einsum,意思是从两个张量中取出对应位置的元素,对它们进行乘积并累加,最后返回一个新的张量。具体来说,这个函数的运算过程如下:
给定两个三维张量A和B,它们的形状分别为(b, i, j)和(k, i),其中b表示batch size,i和j表示张量A的两个维度,k表示张量B的一个维度。
函数torch.einsum('bij,ki->bij', A, B)中的第一个参数'bij,ki'表示了张量A和B中的各个维度的对应关系,其中'b'对应'bij','i'对应'bij'和'ki','j'对应'bij','k'对应'ki'。也就是说,这个函数会遍历A和B中的所有元素,将A中的'bij'和B中的'ki'相乘并累加,最后返回一个新的三维张量C,形状与A相同,其中第i个元素C[b, i, j]等于A[b, i, j]和B[k, i]的乘积之和,k取所有可能的值。
这个函数可以用于实现矩阵乘法、点积、外积等运算。
.round()torch.einsum('bij,ki->bij')是什么意思
这个表达式中有两个函数:
1. round():将括号中的值四舍五入到最接近的整数。
2. torch.einsum('bij,ki->bij'):使用 Einstein 求和约定计算两个张量的乘积。
其中,'bij' 和 'ki' 是张量的维度标识符,它们指定了张量的维度。'->' 符号表示输出张量的形状和类型与输入张量相同。因此,这个表达式的作用是将第二个张量 k 与第一个张量 b 相乘,并将结果保存在 b 中。这个操作通常被称为“批量矩阵乘法”,因为第一个张量表示多个矩阵,第二个张量表示多个向量,而结果是多个向量的批量乘积。
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