首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

numpy's einsum的解释

numpy的einsum是一个用于执行张量乘法、求和和其他操作的函数。它提供了一种简洁而强大的方式来表示和计算多维数组的各种操作。

einsum函数的语法如下:

代码语言:txt
复制
numpy.einsum(subscripts, *operands, out=None, dtype=None, order='K', casting='safe')

其中,subscripts是一个字符串,用于描述操作的输入和输出张量的索引关系。operands是一个或多个输入张量,可以是numpy数组或标量。out是一个可选的输出数组,用于存储计算结果。dtype是输出数组的数据类型。order是输出数组的存储顺序。casting是指定数据类型转换的规则。

einsum函数的优势在于它可以通过一个简单的字符串表达式来表示复杂的张量操作,避免了繁琐的循环和索引操作。它能够高效地执行各种张量操作,包括张量乘法、求和、转置、切片等。

einsum函数的应用场景包括科学计算、机器学习、图像处理等领域。在科学计算中,einsum函数常用于执行矩阵乘法、矩阵转置、矩阵求逆等操作。在机器学习中,einsum函数常用于计算损失函数、梯度计算等。在图像处理中,einsum函数常用于执行卷积操作、图像变换等。

腾讯云提供了一系列与numpy相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储等。这些产品可以帮助用户在云计算环境中高效地进行数据处理和计算任务。具体产品介绍和链接地址请参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于numpy.einsum张量网络计算

times2} ,由于这里多维张量运算已经不能使用普通numpy.dot来处理,因此我们还是适用了专业张量计算函数numpy.einsum来进行处理,计算结果如下: A: [[[[0.85939221...相关复杂性除了理论推导,用numpy.einsum功能模块也可以实现程序判断: import numpy as np M = np.random.rand(2, 2) v = np.random.rand...也就是说,从复杂度角度来说,这里选出了一条复杂度较低缩并路线,这一条复杂性scaling较好缩并顺序也是由numpy.einsum贪心算法找出来: import numpy as np np.random.seed...,得到复杂性scaling都必然是4,以下是numpy.einsum给出结果: ['einsum_path', (0, 2), (0, 3), (0, 2), (0, 1)] Complete...然后再次使用numpy.einsum来进行验证。

1.7K60

100个Numpy练习【5】

/yingzk/100_numpy_exercises ---- 接上文: 100个Numpy练习【1】 接上文: 100个Numpy练习【2】 接上文: 100个Numpy练习【3】 接上文:...100个Numpy练习【4】 ---- Numpy是Python做数据分析必须掌握基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础同学,完成以下习题可以帮助你更好掌握这个基础库。...思考一个大向量Z, 用三种不同方法计算它立方 (★★★) (提示: np.power, *, np.einsum) # Author: Ryan G....考虑两个向量A和B,写出用einsum等式对应inner, outer, sum, mul函数 (★★★) (提示: np.einsum) # Author: Alex Riley # Make sure...给定一个整数n 和一个二维数组X,从X中选择可以被解释为从多n度多项分布式行,即这些行只包含整数对n和. (★★★) (提示: np.logical_and.reduce, np.mod) # Author

1.5K120

100个Numpy练习【5】

/yingzk/100_numpy_exercises Numpy是Python做数据分析必须掌握基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础同学,完成以下习题可以帮助你更好掌握这个基础库。...Python版本:Python 3.6.2 Numpy版本:Numpy 1.13.1 image.png 81....思考一个大向量Z, 用三种不同方法计算它立方 (★★★) (提示: np.power, *, np.einsum) # Author: Ryan G....考虑两个向量A和B,写出用einsum等式对应inner, outer, sum, mul函数 (★★★) (提示: np.einsum) # Author: Alex Riley # Make sure...给定一个整数n 和一个二维数组X,从X中选择可以被解释为从多n度多项分布式行,即这些行只包含整数对n和. (★★★) (提示: np.logical_and.reduce, np.mod) # Author

1.7K100

通俗解释k8s干嘛

k8s干嘛? 微服务,你有100万用户,是不是起码得100台云主机?100台云主机你怎么部署?运行着 ,主机停电死掉了,你怎么知道哪些死掉了?停机上主机服务是不是要移动到正常主机上?...100台主机运维 K8S就诞生了! 一开始只有docker,因为有docker才有k8s,k8s特点就是所有主机上都装上docker,然后用k8s把这些连接起来。...例如下图,我这是3台主机组成,我不用关心部署在什么地方,只要我启动了docker镜像,它会选择一台主机部署应用, 觉得某个服务运算不过来了,加!...我现在自动化部署步骤 结合K8S是这样,docker bulid 成镜像,推送到私有镜像库,然后触发K8S构建。K8S 构建也是特别的,它会应用启动完才关闭之前应用,无缝衔接。...而且它还有个功能,它能加入配置,配置默认变成 linux环境变量,或者还可以变成文件,这就解决了之前说正式环境配置不想被人看见。

77630

通俗解释k8s干嘛?k8s干嘛

k8s干嘛? 微服务,你有100万用户,是不是起码得100台云主机?100台云主机你怎么部署?运行着 ,主机停电死掉了,你怎么知道哪些死掉了?停机上主机服务是不是要移动到正常主机上?...100台主机运维 K8S就诞生了! 一开始只有docker,因为有docker才有k8s,k8s特点就是所有主机上都装上docker,然后用k8s把这些连接起来。 ? ?...例如下图,我这是3台主机组成,我不用关心部署在什么地方,只要我启动了docker镜像,它会选择一台主机部署应用, ? ? ? 觉得某个服务运算不过来了,加!...我现在自动化部署步骤 结合K8S是这样,docker bulid 成镜像,推送到私有镜像库,然后触发K8S构建。K8S 构建也是特别的,它会应用启动完才关闭之前应用,无缝衔接。...而且它还有个功能,它能加入配置,配置默认变成 linux环境变量,或者还可以变成文件,这就解决了之前说正式环境配置不想被人看见。 ?

9.2K41

盘一盘 Python 特别篇 23 - 爱因斯坦求和 einsum

NumPy 包中,有一个函数叫做 einsum,它做事情就是加总 (summation),但是是以爱因斯坦加总惯例 (Einstein's summation convention) 进行,因此得以此名...import einsum from tensorflow import einsum 本文只拿 NumPy 包中 einsum 来举例,并按照 what-how-why 主线来讲解,首先介绍什么...让我们用代码来明晰上面的文字解释。我们只关注上面数组 [0, 0] 位置 4400 是怎么计算出来。...简约 在注意力机制实现方式中,当考虑 Batch 维度时,公式如下: 用 einsum 函数可以非常简约实现上面表达式: from numpy.random import normal Q =...8 指标 o 对应维度中元素个数为 5 4 总结 NumPy 包中 einsum 可以替代如下常用运算, 矩阵求迹: trace 求矩阵对角线: diag 张量(沿轴)求和: sum 张量转置:

1.9K20

einsum,一个函数走天下

,都可以用一个 einsum 解决,下面以 numpy 举几个栗子: 上面的以 sum 函数实现代码,设 ?...对应 einsum 实现: 下面以 numpy 做一下测试,对比 einsum 与各种函数速度,这里使用 python 内建 timeit 模块进行时间测试,先测试(四维)两张量相乘然后求所有元素之和...: 将上面的代码改一下: 相应运行时间为: 还是 einsum 更快,所以哪怕是单个张量求和,numpy 上也可以用 einsum 替代,同样,求均值(mean)、方差(var)、标准差(std)...不过在 numpy 实现里,einsum 是可以进行优化,去掉不必要中间结果,减少不必要转置、变形等等,可以提升很大性能,将 einsum 实现改一下: 加了一个参数 optimize=True...: einsum_path 返回一个 einsum 可使用优化路径列表,一般使用第一个优化路径;另外,optimize 及 einsum_path 函数只有 numpy 实现了, tensorflow

1.9K20

可以用爱因斯坦求和替代那些矩阵运算

技术背景 在前面的几篇文章中我们分别介绍过numpy爱因斯坦求和函数Einsum和MindSpore框架中爱因斯坦求和算子Einsum基本用法。...案例演示 在numpy、Jax框架和MindSpore框架中都是支持爱因斯坦求和算符,那么这里为了方便演示,我们采用numpy来做一些参考案例: In [1]: import numpy as np...应该说,这也是爱因斯坦求和算子重大意义所在。如果不使用爱因斯坦求和算子,那么要计算 这样一个过程,可以多次嵌套使用numpydot点乘函数。...但是这样比较麻烦,一般推荐可以使用numpy另外一个函数:multi_dot,相关Python代码实现如下所示: In [39]: np.allclose(np.linalg.multi_dot(...总结概要 本文主要基于PythonNumpy库,介绍一些爱因斯坦求和算子Einsum应用场景,包括求和、求内外积、求转置等等。

1.3K30

深度学习框架中「张量」不好用?也许我们需要重新定义Tensor了

张量类是多维数组对象,是 Torch、TensorFlow、Chainer 以及 NumPy 等深度学习框架核心对象。张量具备大量存储空间,还可以向用户公开维度信息。...ims = torch.tensor(numpy.load('test_images.npy')) ims.shape torch.Size([6, 96, 96, 3]) 该示例中有 4 个维度,对应是...try: ims.masked_fill(mask, 0) except RuntimeError: error = "Broadcasting fail %s %s"%(mask.shape...这个例子是我同事 Tim Rocktashel 在一篇介绍 einsum 博客文章中提出来。和原始 PyTorch 相比,Tim 代码是更好替代品。...还有一些想法: 扩展到 PyTorch 之外:我们是否可以扩展这种方法,使它支持 NumPy 和 TensorFlow?

1.7K20

别整天 “学妹前女友”了,花2小时整理了Numpy测试习题100道,做个测验吧!

前面,已经为大家发布了Numpy系列十篇文章,这里暂时告一段落,现为大家提供100道Numpy练习题,算是作为一个查漏补缺吧! 前面我为大家总结了Numpy常用函数,但是没有举例子解释说明。...来源:https://github.com/rougier/numpy-100 Numpy是Python做数据分析所必须要掌握基础库之一,以下题是github上开源项目,主要为了检测你Numpy...如何从命令行得到numpy中add函数说明文档? (★☆☆) (提示: np.info) import numpy numpy.info(numpy.add) 6....考虑一维向量D,如何使用相同大小向量S来计算D子集均值,其描述子集索引?...给定一个整数n 和一个二维数组X,从X中选择可以被解释为从多n度多项分布式行,即这些行只包含整数对n和. (★★★) (提示: np.logical_and.reduce, np.mod) # Author

1.4K50

这100道练习题,带你玩转Numpy

来源丨https://github.com/rougier/numpy-100 大家好,我是小F。 对于Numpy,我讲不多,因为和Pandas相比,他距离日常数据处理更“远”一些。...但是,Numpy仍然是Python做数据分析所必须要掌握基础库之一,以下题是github上开源项目,主要为了检测你Numpy能力,同时对你学习作为一个补充。 1....如何从命令行得到numpy中add函数说明文档? (★☆☆) (提示: np.info) import numpy numpy.info(numpy.add) 6....考虑一维向量D,如何使用相同大小向量S来计算D子集均值,其描述子集索引?...给定一个整数n 和一个二维数组X,从X中选择可以被解释为从多n度多项分布式行,即这些行只包含整数对n和. (★★★) (提示: np.logical_and.reduce, np.mod) # Author

1.2K10

100 个 Numpy 实用小栗子(下)

思考如何求一个四维数组最后两个轴数据和(★★★) (提示: sum(axis=(-2,-1))) A = np.random.randint(0,10,(3,4,3,4)) # 传递一个元组(numpy...考虑一维向量D,如何使用相同大小向量S来计算D子集均值,其描述子集索引?...思考一个大向量Z, 用三种不同方法计算它立方 (★★★) (提示: np.power, *, np.einsum) # Author: Ryan G....考虑两个向量A和B,写出用einsum等式对应inner, outer, sum, mul函数 (★★★) (提示: np.einsum) # Author: Alex Riley # Make sure...给定一个整数n 和一个二维数组X,从X中选择可以被解释为从多n度多项分布式行,即这些行只包含整数对n和. (★★★) (提示: np.logical_and.reduce, np.mod) # Author

59300

Numpy闯关100题,我闯了95关。

最新一个百度网盘分享下载量 对于Numpy,我讲不多,因为和Pandas相比,他距离日常数据处理更“远”一些。...但是,Numpy仍然是Python做数据分析所必须要掌握基础库之一,以下题是github上开源项目,主要为了检测你Numpy能力,同时对你学习作为一个补充。...如何从命令行得到numpy中add函数说明文档? (★☆☆) (提示: np.info) import numpy numpy.info(numpy.add) 6....考虑一维向量D,如何使用相同大小向量S来计算D子集均值,其描述子集索引?...给定一个整数n 和一个二维数组X,从X中选择可以被解释为从多n度多项分布式行,即这些行只包含整数对n和. (★★★) (提示: np.logical_and.reduce, np.mod) # Author

1.6K30

100道练习带你玩转Numpy

Numpy是用Python做数据分析所必须要掌握基础库之一,它可以用来存储和处理大型矩阵,并且Numpy提供了许多高级数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密运算库,专为进行严格数字处理而产生...如何从命令行得到numpy中add函数说明文档? (提示: np.info) In [ ]: # numpy.info(numpy.add) 6....考虑一个一维向量D,如何使用相同大小向量S来计算D子集均值?...考虑两个向量A和B,写出用einsum等式对应inner, outer, sum, mul函数 (提示: np.einsum) In [ ]: # A = np.random.uniform(0,1,10...给定整数n和2D数组X,从X中选择可以解释为具有n度多项分布绘制行,即,仅包含整数并且总和为n行。

1K30
领券