矢量化 numpy.einsum

Question

我有以下四个张量

1. H (h, r)
2. A(a,r)
3. D (d, r)
4. T (a, t, r)

对于a中的每个i，都有一个对应的T[i]形状(t, r)。

我需要执行 np.einsum 以产生以下结果 (pred)：

pred = np.einsum('hr, ar, dr, tr ->hadt', H, A, D, T[0])
for i in range(a):
    pred[:, i:i+1, :, :] = np.einsum('hr, ar, dr, tr ->HADT', H, A[i:i+1], D, T[i])

但是，我想在不使用 for 循环的情况下进行此计算。原因是我使用的 autograd 当前不适用于项目分配！

Answer 1

一种方法是使用 T -

的所有维度

np.einsum('Hr, Ar, Dr, ATr ->HADT', H, A, D, T)

因为，我们需要对所有输入进行求和归约轴r，同时在输出中保留所有其他（轴），我看不到任何中间方法 it/bringing在任何基于点的工具中利用 BLAS。