我正在尝试为一个高阶(d=4)分解机器编写一段python代码,它返回 ? 其中x是长度为n的向量,v是长度为n的向量,w是大小为n×n的上三角矩阵,t是大小为n×n的秩4张量。最简单的实现是在每个索引上循环: for i in range(0,len(x)): for k in range(0,lenx)):
y += t[i,j,k,l] * x[i] * x[j] *
有没有办法使它产生第一张量的秩和形状?8)v = v.reshape(2, 4, 24)
attn = torch.einsumI would like to get it such that hidden_states is a tensor of rank 2, 4, 24
hidden_states = torch.einsum我目前收到了这个错误:"RuntimeError: einsum()
但是,当我在培训阶段添加自定义函数时,在单个V100上,反向的成本增加了4倍。以下是自定义函数的一个示例: ''' M: b x (h*w) xraw_kernel, dim=(2,3)).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # b x (h*w) x k x k
其中b是批大小,16;h和w我不确定M的<