pytorch中torch.einsum函数的详细计算过程图解

第一次见到 rel_h = torch.einsum("bhwc,hkc->bhwk", r_q, Rh)这行代码时,属实是懵了,网上找了很多博主的介绍,但都没有详细的说明函数内部的计算过程,看得我是一头雾水,只知道计算结果的维度是如何变化的,却不明白函数内部是如何计算的。话不多说,直接上示例代码

示例代码

python 复制代码
import torch
r_q = torch.tensor([[[[1, 2, 3, 4, 5],
                      [6, 7, 8, 9, 10],
                      [11, 12, 13, 14, 15],
                      [16, 17, 18, 19, 20]],
                     [[21, 22, 23, 24, 25],
                      [26, 27, 28, 29, 30],
                      [31, 32, 33, 34, 35],
                      [36, 37, 38, 39, 40]],
                     [[41, 42, 43, 44, 45],
                      [46, 47, 48, 49, 50],
                      [51, 52, 53, 54, 55],
                      [56, 57, 58, 59, 60]]]])

Rh = torch.tensor([[[1, 2, 3, 4, 5,],
                      [7, 8, 9, 10, 11, ],
                      [13, 14, 15, 16, 17, ],
                      [19, 20, 21, 22, 23, ],
                        [1, 2, 3, 4, 5,],
                    [1, 2, 3, 4, 5,],],
                     [[25, 26, 27, 28, 29, ],
                      [31, 32, 33, 34, 35, ],
                      [37, 38, 39, 40, 41, ],
                      [43, 44, 45, 46, 47, ],
                      [1, 2, 3, 4, 5,],
                      [1, 2, 3, 4, 5,],],
                     [[49, 50, 51, 52, 53, ],
                      [55, 56, 57, 58, 59, ],
                      [61, 62, 63, 64, 65, ],
                      [67, 68, 69, 70, 71, ],
                      [1, 2, 3, 4, 5,],
                      [1, 2, 3, 4, 5,],]])

rel_h = torch.einsum("bhwc,hkc->bhwk", r_q, Rh)
print(rel_h)

输出结果:

结果解释

文字很难解释清楚,直接上图。r_q的维度为(1, 3, 4, 5), Rh的维度为(3, 6, 5),函数torch.einsum("bhwc,hkc->bhwk", r_q, Rh)中b=1, h=3, w=4, c=5。所以最终结果Rel_h的维度为bhwk,即(1, 3, 4, 5)。具体计算过程如下图。

这回看懂了吧。还不理解的或者讲的不对的地方,欢迎在评论区留言。创作不易,喜欢的话点个关注吧

相关推荐
飞哥数智坊10 小时前
openclaw 重大更新,真的懂我啊
人工智能
KaneLogger10 小时前
AI 时代编程范式迁移的思考
人工智能·程序员·代码规范
飞哥数智坊10 小时前
养虾记第2期:从“人工智障”到“赛博分身”,你的龙虾还缺这两个灵魂
人工智能
飞哥数智坊10 小时前
龙虾虽香,小心扎手!官方点名后,我们该怎么“养虾”?
人工智能
yiyu071611 小时前
3分钟搞懂深度学习AI:实操篇:卷积层
人工智能·深度学习
曲幽11 小时前
数据库实战:FastAPI + SQLAlchemy 2.0 + Alembic 从零搭建,踩坑实录
python·fastapi·web·sqlalchemy·db·asyncio·alembic
字节架构前端12 小时前
Skill再回首—深度解读Anthropic官方最新Skill白皮书
人工智能·agent·ai编程
冬奇Lab13 小时前
OpenClaw 深度解析(八):Skill 系统——让 LLM 按需学习工作流
人工智能·开源·源码阅读
冬奇Lab13 小时前
一天一个开源项目(第45篇):OpenAI Agents SDK Python - 轻量级多 Agent 工作流框架,支持 100+ LLM 与实时语音
人工智能·开源·openai