概述
在Tensorflow、Numpy和PyTorch中都提供了使用einsum的api，einsum是一种能够简洁表示点积、外积、转置、矩阵-向量乘法、矩阵-矩阵乘法等运算的领域特定语言。在Tensorflow等计算框架中使用einsum，操作矩阵运算时可以免于记忆和使用特定的函数，并且使得代码简洁，高效。
如对矩阵(Ain mathbb{R}^{I×K})和矩阵(Bin mathbb{R}^{K×J})做矩阵乘，然后对列求和，最终得到向量(cin mathbb{R}^J)，即：
[ mathbb{R}^{I×K}bigotimes mathbb{R}^{K×J}to mathbb{R}^{I×J}to mathbb{R}^{J} ]
使用爱因斯坦求和约定表示为：
[ c_j=sum_isum_kA_{ik}B_{kj}=A_{ik}B_{kj} ]
在Tensorflow、Numpy和PyTorch中对应的einsum字符串为：
ik,kj->j在上面的字符串中，隐式地省略了重复的下标(k)，表示在该维度矩阵乘；另外输出中未指明下标(i)，表示在该维度累加。
Numpy、PyTorch和Tensorflow中的einsum
einsum在Numpy中的实现为np.einsum，在PyTorch中的实现为torch.einsum，在Tensorflow中的实现为tf.einsum，均使用同样的函数签名einsum(equation,operands)，其中，equation传入爱因斯坦求和约定的字符串，而operands则是张量序列。在Numpy、Tensorflow中是变长参数列表，而在PyTorch中是列表。上述例子中，在Tensorflow中可写作：
tf.einsum('ik,kj->j',mat1,mat2)其中，mat1、mat2为执行该运算的两个张量。注意：这里的(i,j,k)的命名是任意的，但在一个表达式中要一致。
PyTorch和Tensorflow像Numpy支持einsum的好处之一就是，einsum可以用于深度网络架构的任意计算图，并且可以反向传播。在Numpy和Tensorflow中的调用格式如下：
[ result=mathop{einsum}('square square, square square square,square squareto square square',arg1,arg2,arg3) ]
其中，(square)是占位符，表示张量维度；arg1,arg3是矩阵，arg2是三阶张量，运算结果是矩阵。注意：einsum处理可变数量的输入。上面例子中，einsum制定了三个参数的操作，但同样可以操作一个参数、两个参数和三个参数及以上的操作。
典型的einsum表达式
前置知识
内积
又称点积、点乘，对应位置数字相乘，结果是一个标量，有见向量内积和矩阵内积等。
向量(vec a)和向量(vec b)的内积：
[ vec a=[a_1,a_2,...,a_n]\ vec b=[b_1,b_2,...,b_n]\ vec acdot vec b^T=a_1b_1+a_2b_2+...+a_nb_n ]
内积几何意义：
[ vec a cdot vec b^T=|vec a||vec b|mathop{cos}theta ]外积
又称叉乘、叉积、向量积，行向量矩阵乘列向量，结果是二阶张量。注意到：
张量的外积作为张量积的同义词。外积是一种特殊的克罗内克积。向量(vec a)和向量(vec b)的外积：
[ begin{bmatrix} b_1 \b_2 \ b_3 \ b_4 end{bmatrix}bigotimes[a_1,a_2,a_3]=begin{bmatrix} a_1b_1 & a_2b_1 & a_3b_1 \ a_1b_2 & a_2b_2 & a_3b_2 \ a_1b_3 & a_2b_3 & a_3b_3 \ a_1b_4 & a_2b_4 & a_3b_4 \ end{bmatrix} ]外积的几何意义：
[ vec a=(x_1,y_1,z_1)\ vec b=(x_2,y_2,z_2)\ vec abigotimesvec b=begin{vmatrix} i & j & k\ x_1 & y_1 & z_1\ x_2 & y_2 & z_2 end{vmatrix}=(y_1z_2-y_2z_1)vec i-(x_1z_2-x_2z_1)vec j+(x_1y_2-x_2y_1)vec k ]
其中，
[ vec i=(1,0,0)\ vec j=(0,1,0)\ vec k=(0,0,1) ]
由于PyTorch可以实时输出运算结果，以PyTorch使用einsum表达式为例。
矩阵转置
[ B_{ji}=A_{ij} ]a=torch.arange(6).reshape(2,3)>>>tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])torch.einsum('ij->ji',[a])>>>tensor([[0, 3], [1, 4], [2, 5]])求和
[ b=sum_{i}sum_{j}A_{ij} ]a=torch.arange(6).reshape(2,3)>>>tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])torch.einsum('ij->',[a])>>>tensor(15)列求和(列维度不变，行维度消失)
[ b_j=sum_iA_{ij} ]a=torch.arange(6).reshape(2,3)>>>tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])torch.einsum('ij->j',[a])>>>tensor([ 3., 5., 7.])列求和(列维度不变，行维度消失)
[ b_i=sum_jA_{ij} ]a=torch.arange(6).reshape(2,3)>>>tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])torch.einsum('ij->i', [a])>>>tensor([ 3., 12.])矩阵-向量相乘
[ c_i=sum_k A_{ik}b_k ]a=torch.arange(6).reshape(2,3)>>>tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])torch.einsum('ik,k->i',[a,b])>>>tensor([ 5., 14.])矩阵-矩阵乘法
[ C_{ij}=sum_{k}A_{ik}B_{kj} ]a=torch.arange(6).reshape(2,3) b=torch.arange(15).reshape(3,5)>>>tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >>>tensor([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]])torch.einsum('ik,kj->ij',[a,b])>>>tensor([[ 25, 28, 31, 34, 37], [ 70, 82, 94, 106, 118]])点积
向量
[ c=sum_i a_i b_i ]a=torch.arange(3) b=torch.arange(3,6)>>>tensor([0, 1, 2]) >>>tensor([3, 4, 5])torch.einsum('i,i->',[a,b])>>>tensor(14.)矩阵
[ c=sum_isum_j A_{ij}B_{ij} ]a=torch.arange(6).reshape(2,3) b=torch.arange(6,12).reshape(2,3)>>>tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >>>tensor([[ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]])torch.einsum('ij,ij->',[a,b])>>>tensor(145.)
外积
[ C_{ij}=a_i b_j ]a=torch.arange(3) b=torch.arange(3,7)>>>tensor([0, 1, 2]) >>>tensor([3, 4, 5, 6])torch.einsum('i,j->ij',[a,b])>>>tensor([[ 0., 0., 0., 0.], [ 3., 4., 5., 6.], [ 6., 8., 10., 12.]])batch矩阵乘
[ C_{ijl}=sum_{k}A_{ijk}B_{ikl} ]a=torch.randn(3,2,5) b=torch.randn(3,5,3)>>>tensor([[[-1.4131e+00, 3.8372e-02, 1.2436e+00, 5.4757e-01, 2.9478e-01], [ 1.3314e+00, 4.4003e-01, 2.3410e-01, -5.3948e-01, -9.9714e-01]], [[-4.6552e-01, 5.4318e-01, 2.1284e+00, 9.5029e-01, -8.2193e-01], [ 7.0617e-01, 9.8252e-01, -1.4406e+00, 1.0071e+00, 5.9477e-01]], [[-1.0482e+00, 4.7110e-02, 1.0014e+00, -6.0593e-01, -3.2076e-01], [ 6.6210e-01, 3.7603e-01, 1.0198e+00, 4.6591e-01, -7.0637e-04]]]) >>>tensor([[[-2.1797e-01, 3.1329e-04, 4.3139e-01], [-1.0621e+00, -6.0904e-01, -4.6225e-01], [ 8.5050e-01, -5.8867e-01, 4.8824e-01], [ 2.8561e-01, 2.6806e-01, 2.0534e+00], [-5.5719e-01, -3.3391e-01, 8.4069e-03]], [[ 5.2877e-01, 1.4361e+00, -6.4232e-01], [ 1.0813e+00, 8.5241e-01, -1.1759e+00], [ 4.9389e-01, -1.7523e-01, -9.5224e-01], [-1.3484e+00, -5.4685e-01, 8.5539e-01], [ 3.7036e-01, 3.4368e-01, -4.9617e-01]], [[-2.1564e+00, 3.0861e-01, 3.4261e-01], [-2.3679e+00, -2.5035e-01, 1.8104e-02], [ 1.1075e+00, 7.2465e-01, -2.0981e-01], [-6.5387e-01, -1.3914e-01, 1.5205e+00], [-1.6561e+00, -3.5294e-01, 1.9589e+00]]])torch.einsum('ijk,ikl->ijl',[a,b])>>>tensor([[[ 1.3170, -0.7075, 1.1067], [-0.1569, -0.2170, -0.6309]], [[-0.1935, -1.3806, -1.1458], [-0.4135, 1.7577, 0.3293]], [[ 4.1854, 0.5879, -2.1180], [-1.4922, 0.7846, 0.7267]]])张量缩约
batch矩阵相乘是张量缩约的一个特例，比如有两个张量，一个n阶张量(Ain mathbb{R}^{I_1×l_2×...×I_n})，一个m阶张量(Bin mathbb{R}^{J_1×J_2×...×J_m})。取n=4，m=5，假定维度(I_2=J_3)且(I_3=J_5)，将这两个张量在这两个维度上(A张量的第2、3维度，B张量的第3、5维度)相乘，获得新张量(Cin mathbb{R}^{I_1×I_4×J_1×J_2×J_4})，如下所示：
[ C_{I_1×I_4×J_1×J_2×J_4}=sum_{I_2==J_3}sum_{I_3==J_5}A_{I_1×I_2×I_3×I_4}B_{J_1×J_2×J_3×J_4×J_5} ]a=torch.randn(2,3,5,7) b=torch.randn(11,13,3,17,5) torch.einsum('pqrs,tuqvr->pstuv', [a, b]).shape>>>torch.Size([2, 7, 11, 13, 17])多张量计算
如前所述，einsum可用于超过两个张量的计算，以
双线性变换为例：
[ D_ij=sum_ksum_lA_{ik}B_{jkl}C_{il} ]a=torch.randn(2,3) b=torch.randn(5,3,7) c=torch.randn(2,7) torch.einsum('ik,jkl,il->ij',[a,b,c]).shape>>>torch.Size([2,5])
在kimiyoung/transformer-xl的tf部分大量使用了einsum表达式。
einsum满足你一切需要：深度学习中的爱因斯坦求和约定
向量点乘（内积）和叉乘（外积、向量积）概念及几何意义解读
矩阵外积与内积
外积-wiki
转载于:https://www.cnblogs.com/mengnan/p/10319701.html
最后
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