einsum

PyTorch 中torch.einsum函数的使用详解和工程应用示例

torch.einsum是PyTorch中非常强大的函数，用于灵活定义张量的乘法、求和、转置、点乘、外积等各种线性代数操作。

点云SLAM·2025-06-13 00:57

TensorFlow常用乘法函数总结：tf.multiply()、*、tf.matmul()、@、tf.scalar_mul()、tf.tensordot()、tf.einsum()

前两篇博客分别总结了numpy和Pytorch中常用的乘法函数：numpy常用乘法函数总结：np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@、np.prod()、np.outer()-CSDN博客主要是np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@五种，其中np.matmul()和@完全等价，np.multiply()和*在输入数据类型为n

Cheer-ego·2025-05-22 15:27

torch.matmul() VS torch.einsum()

torch.matmul():标准的矩阵乘法向量-向量（点积）a=torch.randn(3)#[3]b=torch.randn(3)#[3]c=torch.matmul(a,b)#点积，标量输出矩阵-向量A=torch.randn(3,4)#[3,4]x=torch.randn(4)#[4]y=torch.matmul(A,x)#[3]矩阵-矩阵A=torch.randn(3,4)#[3,4]B

YuSun_WK·2025-05-22 14:23

torch.einsum 爱因斯坦求和约定

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

大多_C·2025-04-19 23:17

PyTorch深度学习实战（24）—— 爱因斯坦操作einsum 和 einops

下面介绍两种常用的爱因斯坦操作：einsum和einops，它们被广泛地用于向量、矩阵和张量的运算。灵活运用爱因斯坦操作可以用非常简单的方式表示较为复杂的多维Tensor之间的运算。

shangjg3·2025-04-19 23:46

einsum函数

理解专家并行，需要了解einsum函数importtorch#设置输入张量的维度：s=3tokens,e=2experts,c=2capacity,m=4embeddingdims,e,c,m=3,2,2,4

一只积极向上的小咸鱼·2025-04-13 05:09

torch.einsum 的 10 个常见用法详解以及多头注意力实现

torch.einsum是PyTorch提供的一个高效的张量运算函数，能够用紧凑的EinsteinSummation约定（EinsteinSummationConvention,Einsum）描述复杂的张量操作

AIGC_增益·2025-04-07 17:49

pytorch torch.einsum函数介绍

torch.einsum是PyTorch中一个强大且灵活的张量运算函数，基于爱因斯坦求和约定进行操作。它允许用户通过简单的字符串表达式来定义复杂的张量运算，代替显式的循环或多个矩阵乘法操作。

qq_27390023·2024-09-06 23:52

torch.einsum用法

目录1.向量点乘（内积）2.外积3.矩阵和向量的乘法4.矩阵乘法5.批量矩阵乘法6.求和操作torch.einsum是PyTorch中的一个强大工具，它允许你通过Einsteinsummationconvention

O_meGa·2024-01-12 15:51

【OpenCV】OpenCV 4.9.0 正式发布

此次发布有DNN模块对ONNXAttention、Einsum等层的支持、新的fastGEMM实现、transformers的实验性支持等诸多亮点。

youcans_·2023-12-30 17:14

Tensor轴变换 axis 或 dim（transpose、permute、view、reshape、einsum）

万能运算：einsum通过操作index(dim/axis)来匹配对应的矩阵运算。

Yuezero_·2023-12-30 16:33

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

梦想的理由·2023-12-29 18:03

矩阵元素求和：按行、按列、所有元素np.einsum()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考+500强证书+考研】【Python-数据分析】矩阵元素求和：按行、按列、所有元素np.einsum()[太阳]选择题下列说法正确的是：importnumpyasnpA

刘经纬老师·2023-12-05 03:59

Tensorflow 通过equation进行矩阵乘法。

#矩阵乘>>>einsum('ij,jk->ik',m0,m1)#output[i,k]=sum_jm0[i,j]*m1[j,k]#点乘>>>einsum('i,i->',u,v)#output=sum_iu

蒜苗爱妞妞·2023-11-03 05:02

[代码学习]einsum详解

einsum详解该函数用于对一组输入Tensor进行Einstein求和，该函数目前仅适用于paddle的动态图。

或许，这就是梦想吧！·2023-10-14 13:31

Pytorch实现List Tensor转Tensor,reshape拼接等操作

其它Tensor操作如einsum等见：待更新。用到两个函数：torch.cattorch.st

Linux资源站·2023-10-01 14:23

4-2 张量的数据运算

张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算，以及使用非常强大而灵活的爱因斯坦求和函数torch.einsum（重难点）进行任意维的张量运算。此外还会介绍张量运算的广播机制。

hxh207·2023-09-17 23:12

5min看懂torch.einsum()计算方法-torch.einsum()手动推导详解

引言:torch.einsum()的分析和介绍已经有很多博客介绍过了，但大多数的落脚点都是爱因斯坦求和约定，许多篇幅是用于介绍爱因斯坦求和约定到的各项法则，而实际案例分析方面只是草草给出一笔带过，涉及到的案例也较为简单

夜半罟霖·2023-09-04 21:57

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

阿里山Paris·2023-08-04 09:11

einsum is all you need

最近发现一个超赞的函数：einsum！

管不住心的大杜·2023-06-11 08:53

Pytorch从零开始实现Vision Transformer (from scratch)

VisionTransformer前言一、VisionTransformer架构介绍1.PatchEmbedding2.Multi-HeadAttention3.TransformerBlockFeedForward二、预备知识1.Einsum2

Regan_zhx·2023-06-08 15:37

Pytorch乘法记录

Pythontorch.cross实例讲解-码农教程http://www.manongjc.com/detail/31-sbdhyglnbazocqo.html一套乘法，不用记其他公式一文学会Pytorch中的einsum

炼丹精神小伙·2023-04-01 07:07

python实战应用讲解-【numpy专题篇】实用小技巧（四）（附python示例代码）

目录在Python中对两个一维序列进行离散线性卷积并获得它们重叠的地方Numpynp.convolve()在Python中，当系数为多维时，在x点评估Hermite_e数列实现步骤在Python中评估一个einsum

格图素书·2023-03-31 01:11

爱因斯坦求和约定含代码einsum

目录一、简介1.哑标2.自由标二、torch实现1.计算迹2.取矩阵对角线3.计算外积4.batch矩阵乘法5.带有子列表和省略号6.变换维度7.双线性变换，类似于torch.nn.functional.bilinear一、简介爱因斯坦求和约定(Einsteinsummationconvention)是一种标记的约定,又称为爱因斯坦标记法(Einsteinnotation),可以基于一些约定简写格

小殊小殊·2023-03-23 07:17

【Python】torch.einsum()解析

【Python】torch.einsum()解析文章目录【Python】torch.einsum()解析1.介绍2.示例2.1Pytorch矩阵乘法2.2Numpy高阶张量3.参考1.介绍爱因斯坦简记法

笃℃·2023-03-08 22:13

Python环境下将ONNX模型转为fp16 半精度浮点方式

NX上跑自己想要的模型还是有点慢，由于Jetpack4.6.2的TensorRT8.2对于有16G内存的NX支持存在问题运行不了（8G内存没有问题），可以运行的TensorRT7不支持我这边模型用到的einsum

无情的AI鸽子·2023-02-03 10:01

爱因斯坦求和约定：torch/np.enisum

xx_xjm·2023-01-31 07:53

einops库 rearrange， repeat， einsum，reduce用法

插一个mapdefsum(x):returnx**2m=(1,2,3)print(list(map(sum,m)))[1,4,9]rearrangeimporttorchfromeinopsimportrearrange images=torch.randn((32,30,40,3))#(32,30,40,3)print(rearrange(images,'bhwc->bhwc').shape)

Lyttonkeepgoing·2023-01-28 18:05

Pytorch-1.3 认识tensor【2】命名

（1）常规方式（2）einsum()函数（3）使用张量的命名1.如何给张量命名？

在楼梯口吃芒果的是我·2023-01-26 09:24

tensorflow einsum函数

函数原型tf.einsum(equation,*inputs,**kwargs)函数说明用于实现tensorflow中张量的点积、外积、装置、矩阵乘法等操作，einsum是一个表达以上这些运算，包括复杂张量运算在内的优雅方式

不负韶华ღ·2023-01-11 14:59

一个函数打天下，einsum

作者丨永远在你身后@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/71639781编辑丨极市平台einsum全称Einsteinsummationconvention（爱因斯坦求和约定

视学算法·2023-01-11 14:59

einsum，一个函数走天下

作者|永远在你身后转载自知乎【导读】einsum全称Einsteinsummationconvention（爱因斯坦求和约定），又称为爱因斯坦标记法，是爱因斯坦1916年提出的一种标记约定，本文主要介绍了

AI科技大本营·2023-01-11 14:58

对于论文中Pytorch代码爱因斯坦求和einsum的理解

论文代码中经常会用到torch.einsum()，其本质是对相同下标求和举例torch.einsum('nctv,vtq->ncqv',(x,y))’->'左边是两个或多个元素原本的维度下标，右边是要得到的维度下标理解这个公式最好的办法就是将其展开这个例子是论文中的真实开源代码

锌a·2023-01-11 14:58

einsum的本质理解

einsum是numpy和pytorch中一个计算快速灵活的矩阵操作函数，看了网上很多文章解释这个操作，都没有阐述到它的本质，那么多种情况总不能都背记下来吧，终于今天看到一个本质解释，记录下来以后备用。

Brikie·2023-01-11 14:28

einsum详解：一个函数包揽张量乘法

环境Windows10，Python3.10.0，NumPy1.21.5设置numpy随机数种子：importnumpyasnpnp.random.seed(42)问题导入矩阵乘法是这样定义的：Mij=∑kAikBkj=AikBkjM_{ij}=\sum_kA_{ik}B_{kj}=A_{ik}B_{kj}Mij=k∑AikBkj=AikBkj假设A,BA,BA,B都是3×33\times33×3

凉风映夏·2023-01-11 14:28

einsum 理解

本文是参考以下两篇文章，再结合我自己的经验完成的：文章一：https://zhuanlan.zhihu.com/p/358417772文章二：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27739282Einsum

波尔德·2023-01-11 14:28

【torch.einsum】

://www.cnblogs.com/mengnan/p/10319701.html爱因斯坦简记法，能简洁表示各种矩阵向量的操作，例如矩阵转置、乘法、求和等等，pytorch中调用API为torch.einsum

保住头发的破风小子·2023-01-04 15:26

Einsum Is All You Need

基础一直弄不清楚这个einsum，今天花了些时间学习，以下是学习记录。首先是找到了这个视频https://www.youtube.com/watch?

大黄老鼠·2023-01-04 15:55

torch.einsum 简单介绍计算流程

torch.einsum>>>a=torch.arange(60.).reshape(5,3,4)>>>b=torch.arange(24.).reshape(3,4,2)>>>o=torch.einsum

门萨程序媛·2023-01-04 15:55

torch.einsum()

一.爱因斯坦求和torch.einsum()链接einsumisallyouneededeinsum初探：“输入标记中重复字母表示沿这些轴的值将相乘”，“输出标记中省略字母表示沿该轴的值将被求和”Pytorch

cv_lhp·2023-01-04 15:24

torch.einsum() 用法说明

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。

Dust_Evc·2023-01-04 15:52

「解析」如何优雅的学习 torch.einsum()

「解析」Einsum是简约版的‘求和公式’，故在看einsum公式的时候可以反推原计算过程eg:C=torch.einsum("ijk,kl−>ijl",A,B)Cijl=∑kAijkBkl=AijkBklC

ViatorSun·2023-01-04 15:21

优雅的操作张量维度（rearrange）和便携式矩阵乘法（einsum ）

目录1、rearrange2、repeat3、reduce4、附录4.1对应图像块切片4.2嵌入到pytorch层中4.3torch.einsum多维线性表达式的方法einops是一个简洁优雅操作张量的库

清纯世纪·2022-12-29 15:39

NumPy中的einsum函数是什么？einsum函数如何使用？一篇文章告诉你

NumPy中的einsum函数是什么？einsum函数如何使用？我在网上发现了一篇相关的文章，描述的十分清楚。贴上链接：NumPy中的einsum函数是什么？einsum函数如何使用？

whale52hertz·2022-12-25 09:58

einsum的原理与使用

简介einsum（爱因斯坦求和）是pytorch、numpy中一个十分优雅的方法，如果利用得当，可完全代替所有其他的矩阵计算方法，不过这需要一定的学习成本。

墨菲是一只喵·2022-12-25 09:27

numpy.einsum-学习笔记

numpyeinsum-学习笔记元素函数呼叫的简单形式如下C=np.einsum("ijk,km",A,B)或者C=np.einsum("ijk,km->m",A,B)我们可以这样来看，np.einsum

「已注销」·2022-12-25 09:57

基于 numpy 的爱因斯坦求和约定（einsum）初探

0.爱因斯坦求和约定（EinsteinNotation）在数学里，特别是将线性代数套用到物理时，爱因斯坦求和约定（Einsteinsummationconvention）是一种标记的约定，又称为爱因斯坦标记法（Einsteinnotation），在处理关于坐标的方程式时非常有用。这约定是由阿尔伯特·爱因斯坦于1916年提出的。其计算目标和方式如下：aibi=∑i=1Naibi=a1b1+a2b

洛的地理研学·2022-12-25 09:57

python求数列数量积_使用Python numpy einsum获得2个矩阵之间的点积

Justcameacrossthis:Thisnumpy.einsumisreallyawesomebutitsalittleconfusingtouse.SupposeIhave:importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[3,4,5]])b=np.array([[0,1,2],[1,1,7]])Howwouldiusethe"ij"ineinsumtogeta"cr

weixin_39866974·2022-12-25 09:27

numpy einsum

Whatdoeseinsumdo?Imaginethatwehavetwomulti-dimensionalarrays,AandB.Nowlet'ssupposewewantto...multiplyAwithBinaparticularwaytocreatenewarrayofproducts;andthenmaybesumthisnewarrayalongparticularaxes;and

masonwang_513·2022-12-25 09:56

np.einsum函数用法

简介：用法：函数语法：numpy.einsum(subscripts,*operands,out=None,dtype=None,order='K',casting='safe',optimize=False

安ann·2022-12-25 09:56

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