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, 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.
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Sind eine der Pytorch-Operationen effizienter als die andere? Wenn ja, können Sie den Effizienzgewinn in Bezug auf die Rechenzeit definieren?
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Es ist schwierig zu sagen, welcher Betrieb in Bezug auf die Rechenzeit effizienter ist, ohne die spezifischen Inputs, die Hardware und andere Faktoren zu kennen. Generell kann die Funktion PyTorch einsum aufgrund ihrer flexibleren, aber weniger optimierten Implementierung langsamer sein als die Funktion burner.bmm. Die Funktion burner.bmm ist als hochoptimierte C++-Funktion implementiert, die speziell für die Durchführung von Batch-Matrix-Multiplikationen ausgelegt ist. Dies macht sie relativ schnell, vor allem für große Tensoren mit vielen Matrizen im Batch. Andererseits nutzt die Funktion PyTorch einsum eine allgemeinere Implementierung, die eine größere Bandbreite von Operationen jenseits von nur Matrix-Multiplikationen unterstützt. Dadurch wird sie vielseitiger, aber auch für einige Anwendungsfälle zu einer langsameren Leistung führen. Der genaue Effizienzgewinn wird von vielen Faktoren abhängen, einschließlich der Größen der Eingabe-Tensoren, der Anzahl der Matrizen im Batch und der verwendeten Hardware. Um den effizientesten Betrieb für einen bestimmten Anwendungsfall zu bestimmen, ist es am besten, beide Operationen zu profilieren und ihre Leistung mit entsprechenden Benchmarks zu vergleichen.
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