掌握numpy.einsum与torch.einsum:提升科学计算与深度学习中的运算效率和代码可读性
文章目录一、前言二、Einstein求和记号简介1.规则和表达能力2.表示常见的数组和张量运算三、numpy.einsum的应用与实践1.numpy.einsum的基础使用矩阵的迹矩阵乘法向量点积按元素相加求和2.numpy.einsum的高级功能矩阵转置秩变换计算协方差矩阵广播乘法四、torch.einsum的应用与实践1.torch.einsum的基础使用2.动态计算图环境中的适应性和优势3.