torch.einsum 爱因斯坦求和约定

本文主要是介绍torch.einsum 爱因斯坦求和约定，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

torch.einsum是一个强大的函数，用于执行爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention）。它可以简洁地表达复杂的张量运算。

1. 对于 l_pos = torch.einsum('nc,nc->n', [q, k])：

   • ‘nc,nc->n’ 是一个表示运算规则的字符串。
   • ‘nc’ 表示一个形状为 (N, C) 的张量，N 是批次大小，C 是特征维度。
   • 这个操作等同于矩阵乘法后的对角线元素，或者说是每对向量的点积。

   示例：

   q = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
   k = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
   result = torch.einsum('nc,nc->n', [q, k])
   # 等价于 
   # result = torch.sum(q * k, dim=1)
   # 结果: tensor([17, 53])
   

2. 对于 l_neg = torch.einsum('nc,ck->nk', [q, self.queue.clone().detach()])：

   • ‘nc,ck->nk’ 表示两个矩阵的乘法。
   • ‘nc’ 是形状为 (N, C) 的查询张量。
   • ‘ck’ 是形状为 (C, K) 的队列张量，K 是队列长度。
   • 结果是一个形状为 (N, K) 的张量。

   示例：

   q = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
   queue = torch.tensor([[5, 6, 7], [8, 9, 10]])
   result = torch.einsum('nc,ck->nk', [q, queue])
   # 等价于
   # result = torch.matmul(q, queue)
   # 结果: tensor([[21, 24, 27],
   #               [47, 54, 61]])
   

einsum的优势：

1. 灵活性：可以用简洁的符号表示复杂的张量运算。
2. 效率：在某些情况下比显式循环更高效。
3. 可读性：一旦熟悉了符号，代码变得更易读。

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