torch / np einsum到底是如何在内部工作的

torch和np einsum是两个与张量操作相关的工具。

torch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的张量操作函数和算法实现，广泛应用于深度学习领域。torch中的张量操作是通过底层的C++实现来提高性能的，它使用了高效的计算图和自动微分机制，可以方便地进行模型训练和推理。

np einsum是NumPy库中的一个函数，用于执行张量的乘法、求和、转置等操作。它的全称是"NumPy Einstein summation"，是一种基于爱因斯坦求和约定的张量操作方式。np einsum通过指定一个字符串表达式来描述张量操作，可以灵活地实现各种复杂的运算。

在内部工作方面，torch和np einsum的实现原理略有不同。

对于torch，它的张量操作是通过底层的C++代码实现的。当我们调用torch的张量操作函数时，它会将操作转化为计算图的形式，并在需要的时候进行自动微分。计算图会被优化和编译成高效的机器码，然后在GPU或CPU上执行。torch还提供了一些高级的优化技术，如自动并行化和内存管理，以提高计算性能。

对于np einsum，它的实现方式是基于NumPy库的C语言接口。当我们调用np einsum函数时，它会解析输入的字符串表达式，并根据表达式的规则执行相应的张量操作。np einsum会根据输入张量的维度和操作的规则，动态地生成C语言代码来执行计算。这种动态生成代码的方式可以提高计算效率，并且可以适应不同的张量形状和操作规则。

总结起来，torch和np einsum都是用于进行张量操作的工具，它们在内部工作的方式略有不同。torch通过计算图和自动微分实现高效的张量操作，而np einsum通过解析字符串表达式和动态生成代码来执行张量计算。这些工具在云计算和机器学习领域都有广泛的应用，可以帮助开发者高效地进行数据处理和模型训练。