UsingstatisticalmethodstoreliablycomparealgorithmperformanceinlargegenerativeAImodelswithJAXProfileronAMDGPUs—ROCmBlogs摘要本文提供了一份详细的指南，介绍如何在JAX实现的生成AI模型中测量和比较各种算法的性能。利用JAXProfiler和统计分析

概论在爱因斯坦求和约定或einsum()格式字符串中，所有的索引都可以分为两类：自由索引集和求和索引集。它们的区别很简单：自由索引是用于输出规范中的索引。它们与外层for循环相关联。求和索引是所有其他索引：它们出现在参数规范中，但不出现在输出规范中。之所以称为求和索引，是因

什么是“二次型”在数学中，特别是线性代数中，二次型（quadraticform）是一个涉及向量和矩阵的表达式，其形式为：[Q(v)=v^TMv]其中：(v)是一个向量（长度为(n)）。(M)是一个(n\timesn)的方阵（矩阵）。(v^T)表示向量(v)的转置（即一个列向量变为行向量）。这个表达

概论a=torch.randn(3,2,2)b=torch.randn(3)c=torch.einsum('...chw,c->...hw',a,b)上面的einsum如何计算的？简单说，把b广播为a的形状，然后做矩阵乘法，即逐位相乘运算，注意，不是点积，是逐位的相乘运算。注：这里符合背景需求，背景是，a是深度学习的某个张量，b是a的权重，

einsum是Einsteinsummation的缩写，即爱因斯坦求和约定。einsum函数源自NumPy，后来在PyTorch等其他科学计算库中也得到了实现。它是一种强大而灵活的函数，可以用来处理各种张量运算，如矩阵乘法、转置、批量点积、内积、外积等。爱因斯坦求和约定(EinsteinSummationConvent