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torch.einsum( equation , * operands ) → Tensor

对输入元素operands沿指定的维度、使用爱因斯坦求和符号的乘积求和。

参数：

• equation ( string ) – 爱因斯坦求和的下标。
• operands（List [ Tensor ]）——计算爱因斯坦求和的张量。

Einsum允许计算许多常见的多维线性代数数组运算，方法是根据由equation给出的爱因斯坦求和约定，以速记(short-hand)格式表示它们。这种格式的细节在下面描述，但通常想法是operands 用一些下标标记输入的每个维度，并定义哪些下标是输出的一部分,operands然后通过对下标不属于输出维度的元素的乘积求和来计算输出。例如，矩阵乘法可以使用einsum计算为torch.einsum(“ij,jk->ik”, A, B)。这里，j 是求和下标，i 和 k 是输出下标（有关原因的更多详细信息，请参见下面的部分）。

equation 参数说明:

equation字符串以与维度相同的顺序指定输入的每个维度的下标（ [a-z，A-Z] operands中的字母） ，用逗号 (‘,’) 分隔每个操作数的下标，例如’ij,jk’指定两个二维操作数的下标。标有相同下标的维度必须是可广播的，即它们的大小必须匹配或为1。例外情况是，如果对相同的输入操作数重复下标，在这种情况下，此操作数的标有此下标的维度必须在大小上匹配，并且操作数将被其沿这些维度的对角线替换。equation中只出现一次的下标将是输出的一部分，按字母顺序递增排序。输出是通过按元素乘以输入来计算的operands，它们的维度根据下标对齐，然后对下标不属于输出的维度求和。

或者，可以通过在等式末尾添加箭头 (->) 后跟输出下标来显式定义输出下标。例如，以下等式计算矩阵乘法的转置：‘ij,jk->ki’。对于某些输入操作数，输出下标必须至少出现一次，而对于输出则最多出现一次。

可以使用省略号 (...) 代替下标来广播省略号所涵盖的维度。每个输入操作数最多可以包含一个省略号，它将覆盖下标未覆盖的维度，例如，对于具有 5 维的输入操作数，等式“ab…c”中的省略号覆盖第三和第四维。省略号不需要覆盖operands中相同数量的维度，但省略号的“形状”（它们覆盖的维度的大小）必须一起传播。如果未使用箭头 (->) 表示法显式定义输出，则省略号将首先出现在输出（最左侧的维度）中，位于输入操作数仅出现一次的下标标签之前。例如下面的等式实现批量矩阵乘法’…ij,…jk’。

最后几点注意事项：equation可能在不同元素（下标、省略号、箭头和逗号）之间包含空格，但类似“…”的内容无效。空字符串 ’ ’ 对标量operands有效。

注：

1. torch.einsum处理省略号 (‘…’) 的方式与 NumPy 不同，因为它允许对省略号覆盖的维度求和，也就是说，省略号不需要是输出的一部分。
2. 此函数不会优化给定的表达式，因此用于相同计算的不同公式可能会运行得更快或消耗更少的内存。像 opt_einsum ( https://optimized-einsum.readthedocs.io/en/stable/
   )这样的项目可以为你优化公式。
3. 从 PyTorch 1.10 开始，还支持子列表格式（请参见下面的示例）。在这种格式中，每个操作数的下标由子列表指定，子列表是 [0, 52) 范围内的整数列表。这些子列表跟在它们的操作数之后，一个额外的子列表可以出现在输入的末尾以指定输出的下标。例如torch。einsum
   (op1, sublist1, op2, sublist2, …, [subslist_out])。可以在子列表中提供Python
   的Ellipsis对象，以启用广播，如上面的方程式部分所述。torch.einsum()

例：

# trace(迹)
>>> torch.einsum('ii', torch.randn(4, 4))
tensor(-1.4157)


# diagonal（对角线）
>>> torch.einsum('ii->i', torch.randn(4, 4))
tensor([ 0.0266,  2.4750, -1.0881, -1.3075])


# outer product（外积）
>>> x = torch.randn(5)
tensor([-0.3550, -0.6059, -1.3375, -1.5649,  0.2675])
>>> y = torch.randn(4)
tensor([-0.2202, -1.5290, -2.0062,  0.9600])
>>> torch.einsum('i,j->ij', x, y)
tensor([[ 0.0782,  0.5428,  0.7122, -0.3408],
        [ 0.1334,  0.9264,  1.2156, -0.5817],
        [ 0.2945,  2.0451,  2.6834, -1.2840],
        [ 0.3445,  2.3927,  3.1396, -1.5023],
        [-0.0589, -0.4089, -0.5366,  0.2568]])


# batch matrix multiplication(批量矩阵乘法)
>>> As = torch.randn(3,2,5)
tensor([[[-0.0306,  0.8251,  0.0157, -0.4563,  0.5550],
         [-1.4550,  0.0762,  0.9258,  0.1198, -1.1737]],

        [[-0.4460, -0.7224,  0.7260,  0.7552,  0.0326],
         [-0.3904, -1.2392,  0.4848, -0.4756,  0.2301]],

        [[ 1.5307,  0.7668, -1.9426,  1.7473, -0.6258],
         [ 0.6758,  1.8240, -0.2053,  0.0973, -0.6118]]])

>>> Bs = torch.randn(3,5,4)
tensor([[[-0.7054, -0.2155, -1.5458, -0.8236],
         [-1.4957, -2.2604,  0.6897, -1.0360],
         [ 1.2924,  0.2798,  1.0544,  0.3656],
         [-0.3993, -1.2463, -0.6601,  0.2706],
         [ 1.0727,  0.5418, -0.2516, -0.1133]],

        [[ 0.4215,  1.5712, -0.2351,  1.3741],
         [ 1.6418,  0.9806, -1.0259, -1.1297],
         [ 0.7326,  0.4989,  0.4404,  0.2975],
         [-0.6866,  0.5696, -0.8942,  0.6815],
         [ 1.7486,  0.5344,  0.0538,  0.5258]],

        [[ 1.6280, -1.3989, -0.2900,  0.0936],
         [-0.9436, -0.1766,  0.6780,  0.3152],
         [ 0.9645, -0.1199, -1.1644, -1.0290],
         [-0.2791, -0.8086,  0.2161,  0.7901],
         [ 1.3222, -1.4023, -2.4181, -1.2875]]])

>>> torch.einsum('bij,bjk->bik', As, Bs)
tensor([[[-0.4147, -0.9847,  0.7946, -1.0103],
         [ 0.8020, -0.3849,  3.4942,  1.6233]],
        
        [[-1.3035, -0.5993,  0.4922,  0.9511],
         [-1.1150, -1.7346,  2.0142,  0.8047]],
        
        [[-1.4202, -2.5790,  4.2288,  4.5702],
         [-1.6549, -0.4636,  2.7802,  1.7141]]])


# with sublist format and ellipsis（带有子列表格式和省略号）
>>> torch.einsum(As, [..., 0, 1], Bs, [..., 1, 2], [..., 0, 2])
tensor([[[-0.4147, -0.9847,  0.7946, -1.0103],
         [ 0.8020, -0.3849,  3.4942,  1.6233]],
        
        [[-1.3035, -0.5993,  0.4922,  0.9511],
         [-1.1150, -1.7346,  2.0142,  0.8047]],
        
        [[-1.4202, -2.5790,  4.2288,  4.5702],
         [-1.6549, -0.4636,  2.7802,  1.7141]]])


# batch permute（批量交换）
>>> A = torch.randn(2, 3, 4, 5)
>>> torch.einsum('...ij->...ji', A).shape
torch.Size([2, 3, 5, 4])


# equivalent to torch.nn.functional.bilinear（等价于torch.nn.functional.bilinear）
>>> A = torch.randn(3,5,4)
>>> l = torch.randn(2,5)
>>> r = torch.randn(2,4)
>>> torch.einsum('bn,anm,bm->ba', l, A, r)
tensor([[-0.3430, -5.2405,  0.4494],
        [ 0.3311,  5.5201, -3.0356]])