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
databook5 小时前
Manim实现脉冲闪烁特效
后端·python·动效
程序设计实验室6 小时前
2025年了,在 Django 之外,Python Web 框架还能怎么选?
python
飞哥数智坊7 小时前
GPT-5-Codex 发布,Codex 正在取代 Claude
人工智能·ai编程
倔强青铜三7 小时前
苦练Python第46天:文件写入与上下文管理器
人工智能·python·面试
虫无涯8 小时前
Dify Agent + AntV 实战:从 0 到 1 打造数据可视化解决方案
人工智能
Dm_dotnet10 小时前
公益站Agent Router注册送200刀额度竟然是真的
人工智能
算家计算11 小时前
7B参数拿下30个世界第一!Hunyuan-MT-7B本地部署教程:腾讯混元开源业界首个翻译集成模型
人工智能·开源
用户25191624271111 小时前
Python之语言特点
python
机器之心11 小时前
LLM开源2.0大洗牌:60个出局,39个上桌,AI Coding疯魔,TensorFlow已死
人工智能·openai
刘立军11 小时前
使用pyHugeGraph查询HugeGraph图数据
python·graphql