ありがとう！Pytorchでのカスタムニューラルネットの実装を最適化しようとしています。2つの機能のどれが2つの操作のより効率的な実装になるかを知っていますか？一方の関数が他の関数よりも速いかどうか知りたいです。
速度に関しては、「Torch.BMM」関数は、一般にPytorchの「つまらない」関数よりも高速です。「TORCH.BMM」関数は、バッチマトリックスの乗算を実行するために特別に最適化されているため、より一般的な「アインズサム」関数と比較して、このタイプの動作に向けてより速くなります。

ただし、これら2つの関数間の速度の違いは、特定のユースケースと入力テンソルのサイズに依存する可能性があることに注意することが重要です。場合によっては、アインシュタイン合計表記を使用して操作をより効率的に表現できる場合、「うつ」関数は「torch.bmm」よりも効率的になります。

一般に、Pytorchでのニューラルネットワークの実装を最適化する場合、個々の操作の機能の選択に加えて、オプティマイザー、バッチサイズ、データの前処理の選択を含むシステム全体を考慮することが重要です。最も効率的な実装は、タスクとシステムの特定の要件と制約に依存します。