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einsum详解
该函数用于对一组输入 Tensor 进行 Einstein 求和，该函数目前仅适用于paddle的动态图。
Einstein 求和是一种采用 Einstein 标记法描述的 Tensor 求和，输入单个或多个 Tensor，输出单个 Tensor。
paddle.einsum(equation, *operands)
参数
- equation (str)：求和标记
- operands (Tensor, [Tensor, …])：输入 Tensor
返回
- Tensor：输出 Tensor
求和特例
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单操作数
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迹：trace
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对角元：diagonal
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转置：transpose
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求和：sum
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双操作数
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内积：dot
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外积：outer
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广播乘积：mul，*
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矩阵乘：matmul
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批量矩阵乘：bmm
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多操作数
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广播乘积：mul，*
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多矩阵乘：A.matmul(B).matmul(C)
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关于求和标记的约定
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维度分量下标：Tensor 的维度分量下标使用英文字母表示，不区分大小写，如’ijk’表示 Tensor 维度分量为 i,j,k
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下标对应输入操作数：维度下标以`,`分段，按顺序 1-1 对应输入操作数
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广播维度：省略号`…`表示维度的广播分量，例如，'i…j’表示首末分量除外的维度需进行广播对齐
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自由标和哑标：输入标记中仅出现一次的下标为自由标，重复出现的下标为哑标，哑标对应的维度分量将被规约消去
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输出：输出 Tensor 的维度分量既可由输入标记自动推导，也可以用输出标记定制化
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自动推导输出
- 广播维度分量位于维度向量高维位置，自由标维度分量按字母顺序排序，位于维度向量低纬位置，哑标维度分量不输出
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定制化输出
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维度标记中`->`右侧为输出标记
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若输出包含广播维度，则输出标记需包含`…`
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输出标记为空时，对输出进行全量求和，返回该标量
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输出不能包含输入标记中未出现的下标
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输出下标不可以重复出现
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哑标出现在输出标记中则自动提升为自由标
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输出标记中未出现的自由标被降为哑标
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例子
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‘…ij, …jk’，该标记中 i,k 为自由标，j 为哑标，输出维度’…ik’
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‘ij -> i’，i 为自由标，j 为哑标
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‘…ij, …jk -> …ijk’，i,j,k 均为自由标
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‘…ij, …jk -> ij’，若输入 Tensor 中的广播维度不为空，则该标记为无效标记
求和规则
Einsum 求和过程理论上等价于如下四步，但实现中实际执行的步骤会有差异。
第一步，维度对齐：将所有标记按字母序排序，按照标记顺序将输入 Tensor 逐一转置、补齐维度，使得处理后的所有 Tensor 其维度标记保持一致
第二步，广播乘积：以维度下标为索引进行广播点乘
第三步，维度规约：将哑标对应的维度分量求和消除
第四步，转置输出：若存在输出标记，则按标记进行转置，否则按广播维度+字母序自由标的顺序转置，返回转之后的 Tensor 作为输出
关于 trace 和 diagonal 的标记约定（待实现功能）
在单个输入 Tensor 的标记中重复出现的下标称为对角标，对角标对应的坐标轴需进行对角化操作，如’i…i’表示需对首尾坐标轴进行对角化
若无输出标记或输出标记中不包含对角标，则对角标对应维度规约为标量，相应维度取消，等价于 trace 操作
若输出标记中包含对角标，则保留对角标维度，等价于 diagonal 操作
实例实践
首先，看一下一维度简单实验：
import paddle# 定义两个输入矩阵
# paddle.seed(102)
# x = paddle.rand([4])
# y = paddle.rand([5])
x = paddle.to_tensor([1,2,], dtype='float32')
y = paddle.to_tensor([3,4,5], dtype='float32')# sum
sum_x = paddle.einsum('i->', x).numpy()# dot
dox_x = paddle.einsum('i,i->', x, x).numpy()# outer
outer_xy = paddle.einsum("i,j->ij", x, y).numpy()print(f"x: {x.numpy()}, shape: {x.shape}")
print(f"y: {y.numpy()}, shape: {y.shape}")
print(f"sum_x: {sum_x}, shape: {sum_x.shape}")
print(f"dox_x: {dox_x}, shape: {dox_x.shape}")
print(f"outer_xy: {outer_xy}, shape: {outer_xy.shape}")
结果输出为：
x: [1. 2.], shape: [2]
y: [3. 4. 5.], shape: [3]
sum_x: 3.0, shape: ()
dox_x: 5.0, shape: ()
outer_xy: [[ 3. 4. 5.][ 6. 8. 10.]], shape: (2, 3)
然后，看一下高纬度的实验：
import paddle# A = paddle.rand([2, 3, 2])
# B = paddle.rand([2, 2, 3])
A = paddle.to_tensor([[[1,2],[1,2],[1,2]], [[1,2],[1,2],[1,2]]], dtype='float32')
B = paddle.to_tensor([[[3,4,5],[3,4,5]], [[3,4,5],[3,4,5]]], dtype='float32')# transpose
transpose_A = paddle.einsum('ijk->kji', A)# batch matrix multiplication
BMM_AB = paddle.einsum('ijk, ikl->ijl', A,B)# Ellipsis transpose
ET_A = paddle.einsum('...jk->...kj', A)# Ellipsis batch matrix multiplication
EBMM_AB = paddle.einsum('...jk, ...kl->...jl', A,B)print(f"A: {A.numpy()}, shape: {A.shape}")
print(f"B: {B.numpy()}, shape: {B.shape}")
print(f"transpose_A: {transpose_A.numpy()}, shape: {transpose_A.shape}")
print(f"BMM_AB: {BMM_AB.numpy()}, shape: {BMM_AB.shape}")
print(f"ET_A: {ET_A.numpy()}, shape: {ET_A.shape}")
print(f"EBMM_AB: {EBMM_AB.numpy()}, shape: {EBMM_AB.shape}")
结果输出为：
A: [[[1. 2.][1. 2.][1. 2.]][[1. 2.][1. 2.][1. 2.]]], shape: [2, 3, 2]
B: [[[3. 4. 5.][3. 4. 5.]][[3. 4. 5.][3. 4. 5.]]], shape: [2, 2, 3]
transpose_A: [[[1. 1.][1. 1.][1. 1.]][[2. 2.][2. 2.][2. 2.]]], shape: [2, 3, 2]
BMM_AB: [[[ 9. 12. 15.][ 9. 12. 15.][ 9. 12. 15.]][[ 9. 12. 15.][ 9. 12. 15.][ 9. 12. 15.]]], shape: [2, 3, 3]
ET_A: [[[1. 1. 1.][2. 2. 2.]][[1. 1. 1.][2. 2. 2.]]], shape: [2, 2, 3]
EBMM_AB: [[[ 9. 12. 15.][ 9. 12. 15.][ 9. 12. 15.]][[ 9. 12. 15.][ 9. 12. 15.][ 9. 12. 15.]]], shape: [2, 3, 3]
reference
关于matmul可以查看：https://blog.csdn.net/orDream/article/details/133744368
官方链接：
@misc{BibEntry2023Oct,
title = {{einsum-API文档-PaddlePaddle深度学习平台}},
year = {2023},
month = oct,
urldate = {2023-10-10},
language = {chinese},
note = {[Online; accessed 10. Oct. 2023]},
url = {https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/einsum_cn.html}
}