Pytorch操作のいずれかが他の操作よりも効率的ですか？もしそうなら、コンピューティングタイムの観点から効率の向上を定義できますか？
特定の入力、ハードウェア、およびその他の要因を知らずに、どの操作が計算時間の点でより効率的であるかを明確に言うことは困難です。ただし、一般的に、Pytorch Ainsum関数は、柔軟性があるが最適化されていない実装により、Torch.BMM関数よりも遅くなる可能性があります。

TORCH.BMM関数は、バッチマトリックス乗算を実行するために特別に設計された高度に最適化されたC ++関数として実装されています。これにより、特にバッチに多くのマトリックスがある大きなテンソルの場合、比較的速くなります。

一方、Pytorch Ainsum関数は、マトリックスの乗算だけを超えて、より広範な操作をサポートするより一般的な実装を使用します。この追加の柔軟性により、より汎用性が高くなりますが、一部のユースケースではパフォーマンスが低下します。

正確な効率ゲインは、入力テンソルのサイズ、バッチ内のマトリックスの数、使用される特定のハードウェアなど、多くの要因に依存します。特定のユースケースの最も効率的な操作を決定するには、両方の操作をプロファイルし、適切なベンチマークを使用してパフォーマンスを比較することが最適です。