为什么torch.add和torch.einsum返回不同的结果？

torch.add和torch.einsum是PyTorch中的两个不同的函数，用于张量的运算和操作。

torch.add函数用于执行张量的逐元素相加操作。它接受两个张量作为输入，并返回一个新的张量，其中每个元素是输入张量对应位置元素的和。torch.add函数的语法如下：

torch.add(input, other, *, alpha=1, out=None) → Tensor

其中，input是第一个输入张量，other是第二个输入张量，alpha是一个可选的缩放因子，out是一个可选的输出张量。

torch.einsum函数是一个更为灵活和强大的张量操作函数，它实现了爱因斯坦求和约定。通过指定一个字符串表达式，可以对输入张量进行各种线性代数运算，如矩阵乘法、张量乘法、张量缩并等。torch.einsum函数的语法如下：

torch.einsum(equation, *operands) → Tensor

其中，equation是一个字符串，指定了运算的方式，operands是一个或多个输入张量。

torch.add和torch.einsum返回不同的结果是因为它们执行的操作不同。

torch.add执行的是逐元素相加操作，即将两个输入张量的对应位置的元素相加，返回一个新的张量。它适用于对两个形状相同的张量进行逐元素相加的场景。

torch.einsum执行的是根据指定的字符串表达式进行张量运算。它可以实现更为复杂的线性代数运算，如矩阵乘法、张量乘法、张量缩并等。它适用于需要进行更为灵活和复杂的张量操作的场景。

综上所述，torch.add和torch.einsum是两个不同的函数，用于不同的张量操作。torch.add执行逐元素相加操作，而torch.einsum执行根据指定字符串表达式的张量运算。