了解Python中的einsum
user1999728
我正在使用einsum，因为它非常快，每次使用它可以为我节省2-3行代码。但是我很难理解它。
我举一个例子：我想训练一个神经网络。为了计算与梯度有关的内容，我需要执行以下操作：
给定一个矩阵W（线i列j是神经元i到j下一层神经元之间的连接的权重）和神经元输出的向量S（希望底部的可视示例会有所帮助），我需要执行以下操作：
S[i]*W[i,:] 是新矩阵中的一行
我发现以下代码可以完成它：
einsum('ji,kj->ij',W,S)
现在，这对我来说很有意义，但是花了我很长时间才能正确解决。大量的尝试和许多错误（有些事情可以解决，但有误，有些在尝试运行时给了我错误）。
现在，我想一次计算一批-也就是说，它不是S一个向量，而是一个大小矩阵，(NeuronsNum, BatchSize)我想计算：
einsum('ji,kj->ij',W,S[:,b])
所有b=0来BatchSize-1。为了节省时间（并理解einsum），我想一次全部完成并将结果作为矩阵来获取(Neurons in layer l-1, Neurons in layer l, BatchSize)。
我似乎无法正确处理。因此，感谢您阅读所有这些内容，也感谢我可以了解此功能的任何帮助
视觉示例： 
所述i第神经元发送一些值，其连接到目标的强度称重。我们做到每一个i。
使用死亡之星
只需将其写在嵌套的for循环中，就好像您不知道numpy可以做到这一点一样，然后保留numpy einsum的索引。这样，您便可以写下确切的公式。
在您的情况下：
R = einsum('ki,jk->kij',W,S)
将为您提供一个3d数组，其结果R满足：
R[:,:,b] = einsum('ki,k->ki',W,S[:,b])
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