TensorFlow.js tf.einsum() 函数介绍

TensorFlow.js 是一个用于构建机器学习模型的 JavaScript 库。tf.einsum() 是其中的一个函数，用于执行爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention）。

什么是爱因斯坦求和约定？

爱因斯坦求和约定是一种简化求和符号的表示方法，常用于线性代数和张量运算。它用于指导如何对多个张量进行求和、相乘和组合。

通常情况下，爱因斯坦求和约定假设了重复出现的指标会被自动求和。在张量的乘法运算中，会自动对重复出现的指标进行求和。tf.einsum() 函数提供了一种简洁的方法来执行这些张量操作。

使用 tf.einsum() 函数

tf.einsum() 函数的基本格式如下：

const result = tf.einsum(equation, ...tensors);

• equation 是一个包含爱因斯坦求和表示的字符串，用于指定张量操作的规则。
• ...tensors 是需要进行操作的张量列表。

下面是一个使用 tf.einsum() 函数的例子：

const tf = require('@tensorflow/tfjs');
require('@tensorflow/tfjs-node');

// 创建输入张量
const A = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);
const B = tf.tensor([[5, 6], [7, 8]]);

// 执行 tf.einsum() 函数
const equation = 'ij,jk->ik';
const result = tf.einsum(equation, A, B);

// 打印结果
result.print();

在这个例子中，我们创建了两个输入张量 A 和 B，并定义了爱因斯坦求和约定的字符串表示。然后，我们使用 tf.einsum() 函数执行张量操作，并将结果打印出来。

示例说明

在上述例子中，我们使用了以下关键信息：

• 输入张量 A 是一个 2x2 的矩阵，包含了 1 到 4 这些数字。
• 输入张量 B 是一个 2x2 的矩阵，包含了 5 到 8 这些数字。
• 执行的张量操作规则是 ij,jk->ik，它表示计算两个矩阵相乘的结果。
• 输出结果是一个 2x2 的张量，表示矩阵相乘的结果。

通过使用 tf.einsum() 函数，我们可以方便地执行复杂的张量操作，而不必显式地编写循环或者繁琐的矩阵操作。

希望本文介绍的内容能够帮助理解 TensorFlow.js tf.einsum() 函数的基本用法和原理。详细的 API 文档可以在 TensorFlow.js 的官方网站上找到。

注意： 在运行上述代码之前，请确保已经正确安装了 @tensorflow/tfjs 和 @tensorflow/tfjs-node 模块。