首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用einsum --> ValueError在傅立叶域中实现conv2d :einsum sum下标字符串包含太多操作数0的下标

einsum是numpy库中的一个函数,用于执行张量的乘法、求和、转置等操作。它通过指定一个下标字符串来描述张量的操作,从而实现高效的计算。

在傅立叶域中实现conv2d,可以使用einsum函数来进行计算。具体的操作可以通过下标字符串来描述。然而,在给定的下标字符串中,包含了太多操作数0的下标,导致了ValueError的错误。

为了解决这个问题,可以尝试简化下标字符串,或者重新设计计算方法。下面是一个可能的解决方案:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

def conv2d_fourier(input, kernel):
    # 将输入和卷积核转换为傅立叶域
    input_fft = np.fft.fft2(input)
    kernel_fft = np.fft.fft2(kernel)
    
    # 在傅立叶域中进行乘法操作
    output_fft = np.multiply(input_fft, kernel_fft)
    
    # 将结果转换回空域
    output = np.fft.ifft2(output_fft)
    
    return output

# 示例用法
input = np.random.rand(4, 4)
kernel = np.random.rand(3, 3)
output = conv2d_fourier(input, kernel)
print(output)

在这个示例中,我们首先将输入和卷积核转换为傅立叶域,然后在傅立叶域中进行乘法操作。最后,将结果转换回空域得到输出。

这是一个简化的实现,具体的实际应用场景和优化方法可能会有所不同。如果需要更多的功能和性能优化,可以考虑使用其他库或框架,如TensorFlow、PyTorch等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云:https://cloud.tencent.com/
  • 云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 云数据库 MySQL 版:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  • 云原生应用引擎(TKE):https://cloud.tencent.com/product/tke
  • 人工智能(AI):https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 物联网(IoT):https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
  • 移动开发(移动推送):https://cloud.tencent.com/product/umeng
  • 云存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 区块链(BCS):https://cloud.tencent.com/product/bcs
  • 元宇宙(Tencent XR):https://cloud.tencent.com/product/xr
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

einsum,一个函数走天下

实现一些算法时,数学表达式已经求出来了,需要将之转换为代码实现,简单一些还好,有时碰到例如矩阵转置、矩阵乘法、求迹、张量乘法、数组求和等等,若是以分别以 transopse、sum、trace、tensordot...pytorch 上都有实现,用法基本一样,定义如下: equation 是字符串表达式,operands 是操作数,是一个元组参数,并不是只能有两个,所以只要是能够通过 einsum 标记法表示乘法求和公式...,都可以用一个 einsum 解决,下面以 numpy 举几个栗子: 上面的以 sum 函数实现代码,设 ?...换成 einsum 标记法: ? 然后根据此式使用 einsum 函数实现等价功能: 更进一步,如果 ? 不止是三维,可以将下标 ?...不过 numpy 实现里,einsum 是可以进行优化,去掉不必要中间结果,减少不必要转置、变形等等,可以提升很大性能,将 einsum 实现改一下: 加了一个参数 optimize=True

2K20

盘一盘 Python 特别篇 23 - 爱因斯坦求和 einsum

深度学习框架 Tensorflow 和 PyTorch 也有这个函数,而且用法几乎一样,使用 einsum 首先需要从各自包中引用: from numpy import einsum from torch...有了这个约定之后,上面表达式可简化成: 有了爱因斯坦约定得到简写 (注意上面表达式下标) ,用 einsum('ij,jk->ik',A,B)可以表达矩阵相乘,其中参数 'ij,jk->ik' 是表示爱因斯坦约定下矩阵相乘字符串...arr1 = np.array([0, 1, 2]) 向量只有一个轴,按轴求和得到结果就是它包含所有元素和。...A 轴 1 (列,ij 中 j) 和矩阵 B 轴 0 (行,jk 中 j) 每个元素相乘,然后沿着 j 代表轴 (字符串包含 ik) 求和。...简约 注意力机制实现方式中,当考虑 Batch 维度时,公式如下: 用 einsum 函数可以非常简约实现上面表达式: from numpy.random import normal Q =

2K20
  • einsum is all you needed

    einsum 提供了一套既简洁又优雅规则,可实现包括但不限于:内积,外积,矩阵乘法,转置和张量收缩(tensor contraction)等张量操作,熟练掌握 einsum 可以很方便实现复杂张量操作...尤其是一些包括batch维度高阶张量相关计算中,若使用普通矩阵乘法、求和、转置等算子来实现很容易出现维度匹配等问题,但换成einsum则会特别简单。...一,einsum规则原理 顾名思义,einsum这个函数思想起源于家喻户晓小爱同学:爱因斯坦~。 很久很久以前,小爱同学捣鼓广义相对论。广义相对论表述各种物理量用都是张量。...例如在我们熟悉矩阵乘法中 C_{ij} = \sum_{k} A_{ik} B_{kj} k这个下标被求和了,求和导致了这个维度消失,所以它只出现在右边而不出现在左边。...这种只出现在张量公式一边下标被称之为哑指标,反之为自由指标。 小爱同学脑瓜子滴溜一转,反正这种只出现在一边哑指标一定是被求和求掉,干脆把对应 \sum 求和符号省略得了。

    1.9K40

    NumPy中einsum基本介绍

    也就是说,我们有: >>> (A[:, np.newaxis]* B).sum(axis=1) array([0,22,76]) 这没什么问题,但如果使用einsum,我们可以做得更好: >>> np.einsum...即使是这个小例子,einsum也要快三倍。 如何使用einsum 关键是为输入数组轴和我们想要输出数组选择正确标签。 函数使我们可以选择两种方式之一执行此操作:使用字符串使用整数列表。...为简单起见,我们将坚持使用字符串(这也是更常用)。 一个很好例子是矩阵乘法,它将行与列相乘,然后对乘积结果求和。...这只标记为j两个数组中长度相同(或者任一数组长度为1)时才有效。 输出中省略字母意味着沿该轴值将相加。 在这里,j不包含在输出数组标签中。...如果你四处搜索下,就会发现有些帖子例子einsum似乎很慢,特别是操作数个输入数组时(例如:https://github.com/numpy/numpy/issues/5366) 可能感兴趣另外三个链接

    12.1K30

    一文学会 Pytorch 中 einsum

    einsum 可以很方便实现复杂张量操作,而且不容易出错。...a, b]) # 等价操作 torch.mm(a, b) 其中需要重点关注einsum 第一个参数 "ik,kj->ij",该字符串(下文以 equation 表示)表示了输入和输出张量维度...省略号处理去掉了 /** * 代码实现主要分为3大步: * 1. 解析 equation,分别得到输入和输出对应字符串 * 2....= perm_index; // 对齐输出张量维度,使得对齐之后维度等于 // 自由索引加上求和索引个数 // 对输出补全省略掉求和索引 // 也就是输入等式中出现,但是没有输出等式中出现字符...接下来展示C++实现思路: ? 总结 通过上面的实际例子和代码解读,可以看到 einsum 非常灵活,可以方便实现各种常用张量操作。希望读者通过这篇文章也可以轻松掌握 einsum 基本用法。

    2.5K30

    图神经网络版本Kolmogorov Arnold(KAN)代码实现和效果对比

    数据集 我们将使用Planetoid数据集中Cora,这个数据集是Planetoid御三家之一,学习图神经网络都会接触到。Cora数据集包含2708个节点,5429条边。标签共7个类别。...数据集特征维度是1433维,官网可视化图如下: 我们这里使用pyg,因为它里面包含了完整数据集加载代码: # Import necessary libraries for the project...init方法初始化关键参数,包括输入和输出尺寸,网格大小和可选偏差项。gridsize影响输入数据转换成其傅立叶分量精细程度,从而影响转换细节和分辨率。...然后将这些张量连接并重塑以匹配后面计算需要维度。 einsum函数用于连接傅立叶特征和傅立叶系数之间执行广义矩阵乘法,产生转换后输出y。...einsum函数中使用字符串“dbik,djik->bj”是一个指示如何运行矩阵乘法einsum字符串(本例中为一般矩阵乘法)。

    46410

    可以用爱因斯坦求和替代那些矩阵运算

    ('k,k->k', x, y)) Out[8]: True 矩阵内求和 把矩阵中所有元素相加: SUM(x)=SUM(\left[ \begin{matrix} x_0\\x_1\\x_2 \end...{matrix} \right])=x_0+x_1+x_2 对应于Python代码实现为: In [9]: np.allclose(np.sum(x), np.einsum('k->', x)) Out...np.sum(P, axis=-1), np.einsum('kl->k', P)) Out[13]: True In [14]: np.allclose(np.sum(P, axis=0), np.einsum...[25]: True In [31]: np.allclose(np.dot(P, P.T), np.einsum('kl,lm->km', P, P.T)) Out[31]: True 在上述案例中我们还包含了矩阵跟矩阵之间乘法...当然,也有众多矩阵运算功能是无法直接通过爱因斯坦求和算子来实现,比如矩阵求逆、求本征值、矩阵扩维、矩阵重构还有向量叉乘等等。只有合适地方使用Einsum,才能体现它真正价值。

    1.3K30

    Backbone | 谷歌提出LambdaNetworks:无需注意力让网络更快更强(文末获取论文源码)

    使用额外130M伪标签图像进行训练时,LambdaResNets相应EfficientNet精度上可实现高达9.5倍加速。...水平; 7、半监督学习中,使用额外1.3亿个伪标签图像进行训练,实现了9.5倍加速; 8、使用Mask-RCNN对LambdaResNets进行COCO对象检测和实例分割评估。...n维lambda卷积可以使用n-d与channel乘法器深度卷积或 卷积来实现,将 维中 维视为额外空间维。...lambda卷积很容易与其他功能一起使用,比如dilation和striding,并在专门硬件加速器上实现了优化。...与global或local attention相比,lambda层改进了可伸缩性、速度和实现简易性,这使得它们成为可视化领域中使用一个强有力候选对象。

    1.3K30

    NumPy 1.26 中文官方指南(四)

    为了处理操作数统一性,NumPy 将标量视为零维数组。相比之下,零维数组是包含精确一个值 ndarray 实例。 轴 数组维度另一个术语。轴从左到右编号;轴 0 是形状元组中第一个元素。...4, 5]) 通常,向量操作数必须全部具有相同大小,因为 NumPy 逐元素工作——例如,c = a * b是 c[0,0,0] = a[0,0,0] * b[0,0,0] c[0,0,1] =... axis=None 情况下使用相同种类转换融合。 赋值给数组时,NumPy 标量会被转换。 当混合字符串和其他类型时,数组强制转换会发生变化。...中,64 位平台上使用 64 位整数大小 当输入为 np.float64 时,使用 AVX512 内部实现 np.exp 禁用 madvise hugepages 能力 numpy.einsum...np.einsum 函数可能情况下将使用 BLAS 并默认进行优化](release/1.14.0-notes.html#the-np-einsum-function-will-use-blas-when-possible-and-optimize-by-default

    11110

    为科学计算而生Julia——基于Manjaro Linux安装与入门

    Julia 拥有可选类型标注和多重派发这两个特性,同时还拥有很棒性能。 这些都得归功于使用 LLVM 实现类型推导和即时编译(JIT)技术。...类型系统和多重派发是 Julia 语言最主要特征,但一般不需要显式地手动标注或使用:函数通过函数名称和不同类型参数组合进行定义,调用时会派发到最接近(most specific)定义上去。...] + Unicode 安装过程没有什么问题,那我们再次调用看看: julia> using Einsum [ Info: Precompiling Einsum [b7d42ee7-0b51-5a75...顺带一说,这些常见希腊字母julia中可以先按照latex语法来写,然后Tab一下就可以弹出来具体字符。比如∑实际上是\sum。...我们介绍了其Manjaro Linux平台下安装方法,及其基本使用方法,如变量定义、函数定义和调用、包管理以及与python编程语言协同工作。

    2.1K30
    领券