Vectorising numpy.einsum

Question

मैं चार tensors

निम्नलिखित है

1. एच (ज, आर)
2. ए (एक, आर)
3. डी (घ, आर)
4. टी (एक, टी , आर)

a में प्रत्येक i के लिए, वहाँ आकार (t, r) की इसी T[i] है। पाश के लिए एक का उपयोग किए बिना

pred = np.einsum('hr, ar, dr, tr ->hadt', H, A, D, T[0]) 
for i in range(a): 
    pred[:, i:i+1, :, :] = np.einsum('hr, ar, dr, tr ->HADT', H, A[i:i+1], D, T[i]) 

हालांकि, मैं इस गणना करना चाहते हैं:

मैं एक np.einsum करने के लिए निम्न परिणाम (pred) का उत्पादन करने की जरूरत है। कारण यह है कि मैं autograd का उपयोग कर रहा हूं जो वर्तमान में आइटम असाइनमेंट के साथ काम नहीं करता है!

Answer 1

एक तरह से T के लिए सभी आयामों का उपयोग होगा -

np.einsum('Hr, Ar, Dr, ATr ->HADT', H, A, D, T) 

, जब से हम है, जबकि उत्पादन में अन्य सभी (कुल्हाड़ियों) रखते हुए, मैं डॉन सभी आदानों भर axis- r योग-कम करने की जरूरत बीएलएएस का लाभ उठाने के लिए इस पर किसी भी बिंदु-आधारित उपकरण को लाने/लाने का कोई मध्यवर्ती तरीका नहीं दिख रहा है।