mindspore.ops.Einsum

class mindspore.ops.Einsum(equation)[源代码]

此算子使用爱因斯坦求和约定（Einsum）进行Tensor计算。支持对角线、约和、转置、矩阵乘、乘积、内积运算等。

输入必须是Tensor的tuple。当输入只有一个Tensor时，可以输入(Tensor, )，支持数据类型float16、float32、float64。

参数：

equation (str) - 属性，表示要执行的计算。该值只能使用letter([a-z][A-Z])、commas(,)、ellipsis(…)和arrow(->)。letter([a-z][A-Z])表示输入的Tensor的维度，commas(,)表示Tensor维度之间的分隔符，ellipsis(…)表示不关心的Tensor维度，arrow(->)的左侧表示输入Tensor，右侧表示所需的输出维度。

输入：

x (Tuple) - 用于计算的输入Tensor，Tensor的数据类型必须相同。

输出：

Tensor，shape可以从方程中获得，数据类型与输入Tensor相同。

异常：

TypeError - 如果 equation 本身无效，或者 equation 与输入Tensor不匹配。

支持平台：

GPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 4.0]), mindspore.float32)
>>> equation = "i->"
>>> einsum = ops.Einsum(equation)
>>> output = einsum([x])
>>> print(output)
[7.]
>>>
>>> x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 4.0]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(np.array([2.0, 4.0, 3.0]), mindspore.float32)
>>> equation = "i,i->i"
>>> einsum = ops.Einsum(equation)
>>> output = einsum((x, y))
>>> print(output)
[ 2. 8. 12.]
>>>
>>> x = Tensor(np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(np.array([[2.0, 3.0], [1.0, 2.0], [4.0, 5.0]]), mindspore.float32)
>>> equation = "ij,jk->ik"
>>> einsum = ops.Einsum(equation)
>>> output = einsum((x, y))
>>> print(output)
[[16. 22.]
[37. 52.]]
>>>
>>> x = Tensor(np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]), mindspore.float32)
>>> equation = "ij->ji"
>>> einsum = ops.Einsum(equation)
>>> output = einsum((x,))
>>> print(output)
[[1. 4.]
[2. 5.]
[3. 6.]]
>>>
>>> x = Tensor(np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]), mindspore.float32)
>>> equation = "ij->j"
>>> einsum = ops.Einsum(equation)
>>> output = einsum((x,))
>>> print(output)
[5. 7. 9.]
>>>
>>> x = Tensor(np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]), mindspore.float32)
>>> equation = "...->"
>>> einsum = ops.Einsum(equation)
>>> output = einsum((x,))
>>> print(output)
[21.]
>>>
>>> x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(np.array([2.0, 4.0, 1.0]), mindspore.float32)
>>> equation = "j,i->ji"
>>> einsum = ops.Einsum(equation)
>>> output = einsum((x, y))
>>> print(output)
[[ 2. 4. 1.]
[ 4. 8. 2.]
[ 6. 12. 3.]]