In terms of speed, the "torch.bmm" function is generally faster than the "einsum" function in PyTorch. The "torch.bmm" function is specifically optimized for performing batch matrix multiplications, making it faster for this type of operation compared to the more general "einsum" function.

However, it's important to note that the difference in speed between these two functions can depend on the specific use case and the size of the input tensors. In some cases, the "einsum" function can be more efficient than "torch.bmm" if the operation can be expressed more efficiently using the Einstein summation notation.

In general, when optimizing a neural network implementation in PyTorch, it's important to consider the entire system, including the choice of optimizer, batch size, and data preprocessing, in addition to the choice of function for individual operations. The most efficient implementation will depend on the specific requirements and constraints of the task and system.
ในแง่ของความเร็ว โดยทั่วไปแล้วฟังก์ชัน "torch.bmm" จะเร็วกว่าฟังก์ชัน "einsum" ใน PyTorch ฟังก์ชัน "torch.bmm" ได้รับการปรับปรุงเป็นพิเศษสำหรับการคูณเมทริกซ์แบบแบตช์ ทำให้การดำเนินการประเภทนี้เร็วขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับฟังก์ชัน "einsum" ทั่วไป อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือความแตกต่างความเร็วระหว่างฟังก์ชันทั้งสองนี้ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะและขนาดของเทนเซอร์อินพุต ในบางกรณี ฟังก์ชัน "einsum" อาจมีประสิทธิภาพมากกว่า "torch.bmm" ถ้าการดำเนินการสามารถแสดงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้สัญลักษณ์ผลรวมของ Einstein โดยทั่วไป เมื่อปรับการใช้งานโครงข่ายประสาทเทียมให้เหมาะสมใน PyTorch สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาทั้งระบบ รวมถึงตัวเลือกเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ ขนาดแบตช์ และการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า นอกเหนือจากการเลือกฟังก์ชันสำหรับการดำเนินการแต่ละรายการ การดำเนินการที่มีประสิทธิภาพสูงสุดจะขึ้นอยู่กับข้อกำหนดและข้อจำกัดเฉพาะของงานและระบบ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence