python – tensorflow einsum vs. matmul vs. tensordot

内容导读

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内容图文

在tensorflow中,函数tf.einsum,tf.matmul和tf.tensordot都可以用于相同的任务. (我意识到tf.einsum和tf.tensordot有更多的一般定义;我也意识到tf.matmul有批处理功能.)在三种中任何一种都可以使用的情况下,一个函数是否最快？还有其他推荐规则吗？

例如,假设A是秩-2张量,b是秩-1张量,并且您想要计算乘积c_j = A_ij b_j.在三个选项中：

c = tf.einsum(‘ij,j-> i’,A,b)

c = tf.matmul(A,tf.expand_dims(b,1))

c = tf.tensordot(A,b,1)

是否通常比其他人更好？

解决方法:

tf.tensordot()和tf.einsum()都是包含一个或多个tf.matmul()调用的语法糖(尽管在某些特殊情况下,tf.einsum()可以简化为更简单的元素tf.multiply()).

在极限中,我希望所有三个函数在同一计算中具有相同的性能.但是,对于较小的矩阵,直接使用tf.matmul()可能更有效,因为它会产生更简单的TensorFlow图,操作更少,因此每操作调用成本会更低.

内容总结

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