It is difficult to say definitively which operation is more efficient in terms of compute time without knowing the specific inputs, hardware, and other factors involved. However, in general, the PyTorch einsum function can be slower than the torch.bmm function due to its more flexible, but less optimized, implementation.

The torch.bmm function is implemented as a highly optimized C++ function, which is specifically designed for performing batch matrix multiplications. This makes it relatively fast, especially for large tensors with many matrices in the batch.

On the other hand, the PyTorch einsum function uses a more general implementation that supports a wider range of operations beyond just matrix multiplication. This added flexibility makes it more versatile, but also results in slower performance for some use cases.

The exact efficiency gain will depend on many factors, including the sizes of the input tensors, the number of matrices in the batch, and the specific hardware being used. To determine the most efficient operation for a specific use case, it is best to profile both operations and compare their performance using appropriate benchmarks.
เป็นการยากที่จะพูดให้แน่ชัดว่าการดำเนินการใดมีประสิทธิภาพมากกว่าในแง่ของเวลาประมวลผล โดยไม่ทราบอินพุต ฮาร์ดแวร์ และปัจจัยอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องโดยเฉพาะ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว ฟังก์ชัน PyTorch einsum อาจช้ากว่าฟังก์ชัน torch.bmm เนื่องจากมีความยืดหยุ่นมากกว่า แต่มีการปรับให้เหมาะสมน้อยกว่า ฟังก์ชัน torch.bmm ได้รับการปรับใช้เป็นฟังก์ชัน C++ ที่ได้รับการปรับปรุงประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการคูณเมทริกซ์แบบแบตช์ ซึ่งทำให้ค่อนข้างเร็ว โดยเฉพาะสำหรับเทนเซอร์ขนาดใหญ่ที่มีเมทริกซ์จำนวนมากในแบทช์ ในทางกลับกัน ฟังก์ชัน PyTorch einsum ใช้การใช้งานทั่วไปที่รองรับการดำเนินการที่กว้างขึ้น นอกเหนือจากการคูณเมทริกซ์ ความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้นนี้ทำให้มีความหลากหลายมากขึ้น แต่ยังส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานช้าลงสำหรับกรณีการใช้งานบางกรณี ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นที่แน่นอนจะขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย รวมถึงขนาดของเทนเซอร์อินพุต จำนวนเมทริกซ์ในชุด และฮาร์ดแวร์เฉพาะที่ใช้ ในการพิจารณาการดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ วิธีที่ดีที่สุดคือจัดทำโปรไฟล์การดำเนินงานทั้งสองและเปรียบเทียบประสิทธิภาพโดยใช้เกณฑ์มาตรฐานที่เหมาะสม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence