Vectorising numpy.einsum

Question

Tôi đã theo bốn tensors

1. H (h, r)
2. Một (a, r) ​​
3. D (d, r)
4. T (a, t , r)

Đối với mỗi i trong a, có một T[i] tương ứng của hình (t, r).

tôi cần phải làm một np.einsum để tạo ra kết quả sau (pred):

pred = np.einsum('hr, ar, dr, tr ->hadt', H, A, D, T[0]) 
for i in range(a): 
    pred[:, i:i+1, :, :] = np.einsum('hr, ar, dr, tr ->HADT', H, A[i:i+1], D, T[i]) 

Tuy nhiên, tôi muốn làm tính toán này mà không cần sử dụng một vòng lặp for. Lý do là tôi đang sử dụng autograd hiện không hoạt động với các bài tập mục!

Answer 1

Một cách sẽ được sử dụng tất cả các kích thước cho T -

np.einsum('Hr, Ar, Dr, ATr ->HADT', H, A, D, T) 

Kể từ khi, chúng ta cần phải tổng hợp-giảm axis- r trên tất cả các đầu vào, trong khi vẫn giữ tất cả những người khác (trục) ở đầu ra, tôi don không thấy bất kỳ cách trung gian nào để thực hiện nó/đưa vào bất kỳ công cụ dựa trên dấu chấm nào để sử dụng BLAS.