The efficiency of these two operations can depend on various factors, such as the size and shape of the tensors involved, the hardware platform, and the implementation details of the PyTorch library. In general, the PyTorch bmm operation is optimized for the specific case of batch matrix multiplication and is expected to be more efficient than the einsum operation, which is more general and flexible but also slower.

However, the actual efficiency gain in terms of compute-time can vary and is difficult to quantify without conducting benchmarks on specific hardware and with specific inputs. To achieve optimal performance, it's recommended to measure the run time of both operations on your specific use case and choose the one that performs better. Additionally, you can also consider other factors, such as code readability and maintainability, when deciding which operation to use in your code.
ประสิทธิภาพของการดำเนินการทั้งสองนี้ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ขนาดและรูปร่างของเทนเซอร์ที่เกี่ยวข้อง แพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ และรายละเอียดการใช้งานของไลบรารี PyTorch โดยทั่วไป การดำเนินการ PyTorch bmm ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับกรณีเฉพาะของการคูณเมทริกซ์แบบแบตช์ และคาดว่าจะมีประสิทธิภาพมากกว่าการดำเนินการ einsum ซึ่งมีความทั่วไปและยืดหยุ่นมากกว่า แต่ก็ช้ากว่าเช่นกัน อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นจริงในแง่ของเวลาประมวลผลอาจแตกต่างกันไป และเป็นเรื่องยากที่จะระบุปริมาณโดยไม่ต้องดำเนินการวัดประสิทธิภาพบนฮาร์ดแวร์เฉพาะและด้วยอินพุตเฉพาะ เพื่อให้ได้รับประสิทธิภาพสูงสุด ขอแนะนำให้วัดรันไทม์ของการดำเนินการทั้งสองในกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ และเลือกอันที่ทำงานได้ดีกว่า นอกจากนี้ คุณยังสามารถพิจารณาปัจจัยอื่นๆ เช่น ความสามารถในการอ่านและการบำรุงรักษาโค้ด เมื่อตัดสินใจว่าจะใช้การดำเนินการใดในโค้ดของคุณ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence