实际上,一阶张量代表的一个矢量,比如我们平时用python所定义的一个数组变量:
x = [1, 0]
y = [0, 1, 0]
z = [1, 2, 3, 4]
那么这里的x,y,z都是一阶的张量。...首先,让我们用一个例子来分析,为什么不同的缩并顺序会对张量网络计算的性能产生影响:给定四个张量为:
a_{ijk},b_{jlmn},c_{klo}和d_{mo}
。...也就是说,从复杂度的角度来说,这里选出了一条复杂度较低的缩并路线,这一条复杂性scaling较好的缩并顺序也是由numpy.einsum的贪心算法找出来的:
import numpy as np
np.random.seed...其中重点说明了,在特定的缩并顺序下,可以极大程度上的优化张量缩并的性能。这里我们讨论一种在量子计算中常用的技巧:张量的分割。...是否会给出一样的缩并顺序呢?