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pypi.org/project/opt-ei… を使ってみよう。 ee = EinsumPlanner(torch.device("cuda:0"), cuda_mem_limit=0.9) ee.einsum("あい,いう,うえ->あえ", t1, t2, t3) > tensor([[ 413., 454.], > [ 937., 1030.]], dtype=torch.float64) いけた!メモリ枯渇も阻止できそう。

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derwind@s_derwind

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縮約計算分からな過ぎて湯水のように時間を溶かしたが、多分 "Bi,Bj,Bk,Bl,Bm,Bn,iα,αjβ,βkγ,γCδ,δlε,εmζ,ζn->BC" みたいな感じで良いはず。もう手計算できないので信じてみるしかない…。最適な縮約パスになるのか分からないが、それは API に任せよう…。まずは動くところから…。

derwind@s_derwind

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