Ako sa dá NP.tensordot použiť na efektívne vykonávanie operácií produktu tenzora dot dot v Pythone?

`np.tensordot` poskytuje flexibilný spôsob vykonávania tenzorových kontrakcií (zovšeobecnené bodky) v numpy, výrazne efektívnejšie ako manuálne implementácia vnorených slučiek pre väčšie tenzory. Jeho účinnosť pramení z postupov využívania optimalizovaných rutín BLAS (základné lineárne algebra) rutín pod kapotou.

Takto funguje `np.tensordot a ako ho efektívne používať:

Pochopenie parametra osí:

Jadro `np.tensordot` leží vo svojom parametri` Axes ". Tento parameter určuje, ktoré osi vstupných polí (`a` a` b`) by sa mali spočítať počas bodového produktu. Môže to byť:

* celé číslo: To určuje počet osí, ktoré sa majú zhrnúť z * konca * každého poľa. Ak `sekery =1`, sumarizuje poslednú os` A` a poslednú os `B`. Ak `osi =2`, sumarizuje posledné dve osi každej z nich a tak ďalej. Toto je najjednoduchšia forma.

* a tuple dvoch sekvencií: To poskytuje najviac kontroly. Každá sekvencia špecifikuje osi `a` a` b`, ktoré by sa mali sťahovať (sčítané). Dĺžky sekvencií musia byť rovnaké.

Príklady:

1. jednoduchý bodku produktu (násobenie matíc):

`` `Python

import numpy ako np

a =np.array ([[1, 2], [3, 4]]))))

b =np.array ([[5, 6], [7, 8]])

štandardné násobenie matíc (Axes =1 implicitne)

c =np.tensordot (a, b, osi =1) # ekvivalent s np.dot (a, b)

Tlač (C) # Výstup:[[19 22] [43 50]]

výslovne špecifikovanie osí

c =np.tensordot (a, b, osi =((1), (0))) #same Ako je uvedené vyššie

Tlač (C) # Výstup:[[19 22] [43 50]]

`` `

2.

`` `Python

a =np.arange (24) .Reshape ((2,3,4))

b =np.arange (24) .Reshape ((4,3,2))

Sum o poslednej osi „A“ a prvej osi „B“

c =np.tensordot (a, b, osi =([2], [0]))))))

Tlač (C.Shape) # výstup:(2, 3, 3, 2)

#Zložitejšie kontrakcie:

c =np.tensordot (a, b, osi =([(0,2)], [(1,0)])))))))))))))))))))))))))

tlač (C.Shape) #Output:(3, 2)

`` `

3.

`np.tensordot 'účinne vykonáva operácie podobné zápisu Einsteinovho sčítania. Napríklad, ak je „A` (i, j, k) a` b` (k, l), potom kontrakcia nad `k` môže byť napísaná ako:

`C_ {ijl} =\ sum_k a_ {ijk} b_ {kl}`

To sa dá dosiahnuť efektívne pomocou:

`` `Python

a =np.random.rand (2,3,4)

b =np.random.rand (4,5)

c =np.tensordot (a, b, osi =([2], [0]))))))

tlač (C.Shape) # výstup:(2, 3, 5)

`` `

Úvahy o účinnosti:

* Poradie osi: Poradie, v ktorom zadáte osi, môže ovplyvniť výkon. Interné optimalizácie spoločnosti Numpy môžu byť pri určitých objednávkach efektívnejšie. Experimentujte a nájdite najrýchlejšiu konfiguráciu pre vaše konkrétne tenzory.

* Použitie pamäte: V prípade extrémne veľkých tenzorov môže „np.tensordot“ viesť k problémom s pamäťou. V takýchto prípadoch zvážte použitie iteračných metód alebo knižníc navrhnutých pre rozsiahle tenzorové operácie (napríklad TensorFlow alebo Pytorch), ktoré majú často lepšie stratégie správy pamäte.

* Alternatíva pre jednoduché prípady: Pre jednoduché bodové produkty alebo násobenie matíc sú operátor `np.dot` alebo`@`Operátor zvyčajne rýchlejšie ako` np.tensordot`.

Stručne povedané, „np.tensordot“ je výkonný nástroj, ale pochopenie parametra `sekery“ je rozhodujúce pre efektívne a správne využitie. Vyberte správnu metódu založenú na zložitosti vašich tenzorových operácií a veľkosti vašich údajov, aby ste optimalizovali rýchlosť aj využitie pamäte.

• Predchádzajúca strana: Ako môžem efektívne implementovať kruhové pole v Pythone? 
• Ďalšia strana: Ako môžem implementovať Huffmanov kód v Pythone?