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
Vielen Dank! Ich versuche, meine maßgeschneiderte neuronale Netzimplementierung in Pytorch zu optimieren. Wissen Sie zufällig, welche der beiden Funktionen eine effizientere Implementierung der beiden Operationen wäre? Ich bin neugierig zu wissen, ob eine Funktion schneller als die andere ist.
user
Es ist schwer zu sagen, welche dieser Operationen effizienter wäre, da es von verschiedenen Faktoren wie Größe und Form der Tensoren, der zugrunde liegenden Hardware und von PyTorch vorgenommenen Optimierungen abhängt. Im Allgemeinen ist die Funktion burner.bmm für Matrix-Multiplikation optimiert, so dass sie schneller sein kann als die Einsum-Funktion für diesen speziellen Betrieb. Allerdings ist einsum im Allgemeinen flexibler und kann verwendet werden, um eine breite Palette von Tensor-Operationen durchzuführen, nicht nur Matrix-Multiplikation.
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