当输入是许多相同的数组时，使 np.einsum 更快？ （或任何其他更快的方法）

Question

我有一段代码类型：

nnt = np.real(np.einsum('xa,xb,yc,yd,abcde->exy',evec,evec,evec,evec,quartic))

其中 evec 是（比如）L x L np.float32 数组，quartic 是 L x L x L x L x T np.complex64 数组。

我发现这个例程比较慢。

我认为由于所有 evec 都是相同的，所以可能有更快的方法吗？

提前致谢。

Answer 1

首先，您可以重复使用第一个计算：

evec2 = np.real(np.einsum('xa,xb->xab',evec,evec))
nnt = np.real(np.einsum('xab,ycd,abcde->exy',evec2,evec2,quartic))

如果您不关心内存而只需要性能：

evec2 = np.real(np.einsum('xa,xb->xab',evec,evec))
nnt = np.real(np.einsum('xab,ycd,abcde->exy',evec2,evec2,quartic,optimize=True))