Question

我在代码中的含义是：

C = np.tensordot(B, A, axes = (0,0))

A是(20L, 50L)，B是(20L, 20L)

我应该改变，因为有人告诉我np.einsum会更快，但我想我不完全理解tensordot输出的内容。

现在C是(20L, 50L)，我不明白为什么？

当然我已经阅读了文档页面，但仍然没有掌握这些信息。考虑到我刚刚开始使用Python。

Answer 1

A形状（20,50），B形状（20,20）：

C = np.tensordot(B, A, axes = (0,0))

相当于：

C = np.zeros((20,50))
for i in range(20):
    for j in range(50):
        for k in range(20):
            C[i,j] += A[k,j] * B[k,i]

相当于：

C = np.einsum('kj,ki->ij',A,B)

确实，einsum似乎比tensordot快一点：

%timeit np.einsum('kj,ki->ij',A,B)
10000 loops, best of 3: 20.1 µs per loop

%timeit np.tensordot(B,A,axes=(0,0))
10000 loops, best of 3: 33.6 µs per loop

如何从np.tensordot转到np.einsum

1 个答案: