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)"
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Ja, beide Operationen sind äquivalent in Bezug auf ihr Ergebnis, aber sie werden anders implementiert. "torch.bmm(attention_slice, value)" verwendet die burner.bmm-Funktion, die ein Batch-Matrix-Produkt von Matrizen in einem Batch durchführt. In diesem Fall sind die Aufmerksamkeit_slice und Wert-Tensoren Matrizen, und das Ergebnis ist eine Charge von Matrizen. "einsum('b i j, b j d -> b i d', activity_slice, value)" verwendet die Einsum-Funktion aus der Numpy-Bibliothek, die eine flexiblere und effizientere Art der Definition und Berechnung von mehrdimensionalen Arrays ermöglicht. In diesem Fall wird die Einsum-Funktion verwendet, um ein Dot-Produkt der Aufmerksamkeit_slice und Wert-Tensoren auszuführen, wo der resultierende Tensor die Dimensionen "b i d" hat.
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