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
In puncto Geschwindigkeit ist die "torch.bmm"-Funktion im Allgemeinen schneller als die "einsum"-Funktion in PyTorch. Die "torch.bmm"-Funktion ist speziell für die Durchführung von Batch-Matrix-Multiplikationen optimiert, was sie im Vergleich zu der allgemeineren "einsum"-Funktion schneller macht. Wichtig ist jedoch, dass die Geschwindigkeitsdifferenz zwischen diesen beiden Funktionen von dem spezifischen Anwendungsfall und der Größe der Eingangs-Tensoren abhängen kann. In einigen Fällen kann die "einsum"-Funktion effizienter sein als "torch.bmm", wenn die Operation mit der Einstein-Summierungsnotation effizienter ausgedrückt werden kann. Im Allgemeinen ist es bei der Optimierung einer neuronalen Netzwerkimplementierung in PyTorch wichtig, das gesamte System zu berücksichtigen, einschließlich der Wahl des Optimierers, der Batch-Größe und der Datenvorverarbeitung, zusätzlich zur Wahl der Funktion für einzelne Operationen. Die effizienteste Implementierung wird von den spezifischen Anforderungen und Zwängen der Aufgabe und des Systems abhängen.
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