numpy-einsum 的张量点等价物答案

【问题标题】：tensordot equivalent of numpy-einsumnumpy-einsum 的张量点等价物
【发布时间】：2020-09-05 09:54:14
【问题描述】：

我正在尝试找出与以下表达式等效的tensordot，因为 sparse 包不支持 einsum（原始问题的稀疏性比下面的示例要好得多）。

我被卡住的地方是收缩ii->i，我不知道如何解释。

mki_shape=(25,25,121)
mki=np.random.uniform(size=mki_shape)
tik_shape=(10,121,25)
tik=np.random.uniform(size=tik_shape)

tim=np.einsum('mki,tik->tim',mki,tik)
print(tim.shape)

【问题讨论】：

您是否希望只使用np.tensordot() 或所有其他乘法函数，例如dot、matmul 或仅使用*？
我可以使用任何dot、matmul和*，但不能使用einsum。

标签： python numpy numpy-einsum tensordot

【解决方案1】：

您可以像 np.einsum 一样使用 for 循环、np.matmul 和 np.transpose 操作来实现结果：

mki_shape=(25,25,121)
mki=np.random.uniform(size=mki_shape)
tik_shape=(10,121,25)
tik=np.random.uniform(size=tik_shape)

tim=np.einsum('mki,tik->tim',mki,tik)
print(tim.shape)
(10, 121, 25)

tim2 = np.array([np.matmul(mki[:,:,i],tik[:,i,:].T) for i in range(mki_shape[2])])
tim2 = np.transpose(tim2,axes=(2,0,1))
print(tim2.shape)
(10, 121, 25)

np.allclose(tim,tim2)
True

您只需要知道要减少的维度，并注意 matmul 的维度对齐（因此是转置）。

【讨论】：