Können Sie mir sagen, ob diese beiden Pytorch-Operationen äquivalent sind: "torch.bmm(attention_slice, value)" und "einsum('b i j, b j d -> b i d', aufmerksamkeit_slice, value)"
user
Ja, diese beiden PyTorch-Operationen sind gleichwertig. Die erste Operation "torch.bmm(attention_slice, value)" verwendet die Batch-Matrix-Multiplikation (bmm)-Funktion von PyTorch. Sie führt Matrix-Multiplikationen auf zwei Tensoren durch, wobei der erste Tensor als Batch von Matrizen behandelt wird, wobei jede Matrix mit dem zweiten Tensor multipliziert wird. Der resultierende Tensor hat die Form (batch_size, attention_slice.shape[1], value.shape[2]). Die zweite Operation "einsum('b i j, b j, b j d -> b i d', activity_slice, value)" verwendet die PyTorch-Einsum-Funktion, die eine Einstein-Summation auf zwei Tensoren durchführt. Das String-Argument "b i j, b j -> b i d" spezifiziert die Indizes der Tensoren, die an der Berechnung beteiligt sind, und die daraus resultierenden Tensor-Indizession.
assistant
Sind eine der Pytorch-Operationen effizienter als die andere? Wenn ja, können Sie den Effizienzgewinn in Bezug auf die Rechenzeit definieren?
user
Ob eine Operation effizienter ist oder nicht, hängt von ihrer beabsichtigten Nutzung ab. Ich würde mehr Details benötigen, um eine richtige Antwort zu geben.
assistant