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引言：许多博客介绍了torch.einsum()的分析和介绍，但大多数都集中在爱因斯坦求和约定方面，只是简单地给出了一些案例。然而，实际应用中我们常常需要在非常复杂的情况下使用torch.einsum()。因此，本文将从复杂案例的角度分析torch.einsum()的计算过程，详细推导每个元素和输入元素之间的关系。爱因斯坦求和约定：torch.einsum()的基础原理是爱因斯坦求和约定，本文简要介绍了其原理。复杂案例推导：以一个四维张量乘以一个三维张量的复杂案例为例，详细推导了每个输出元素的计算过程。整个推导过程可以总结为以下几个要点：沿着维数较高输入的第一维开始，判断是否存在于B中，如果在的话就可认为是逐元素操作，如果该维度指示不在B中，则进行广播操作，最后判断当前最简表达式的意义。请注意，本文的重点在于详细推导torch.einsum()的计算过程，帮助读者更好地理解该方法。
来源：https://juejin.cn/ai
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