Einsum函数是一个张量运算函数，它可以用来执行复杂的张量运算操作，这些操作可以用更简洁的代码表示。它的功能和Numpy函数中的einsum函数相似，但它更加强大，可以支持更多的张量操作。
Einsum函数的使用方法
Einsum函数的使用方法非常简单，只需要传入一个字符串参数，它就可以执行复杂的张量运算。字符串参数中的每一个字母对应一个张量，每个字母后面的数字表示张量的维度，每个字母后面的逗号表示要保留的维度，一个字母表示结果张量的维度。
import tensorflow as tf
# 定义三个张量
a = tf.random.normal([2, 3, 4])
b = tf.random.normal([3, 4, 5])
c = tf.random.normal([4, 5, 6])
# 使用Einsum函数计算
result = tf.einsum('ijk,jkl,klm->ijm', a, b, c)
在上面的代码中，我们定义了三个张量a，b，c，它们的维度分别为2x3x4，3x4x5，4x5x6。我们使用Einsum函数计算它们的乘积，字符串参数为'ijk,jkl,klm->ijm'，它的意思是：将a的维度为ijk，b的维度为jkl，c的维度为klm，计算它们的乘积，结果的维度为ijm。我们可以得到一个2x3x6的结果张量。
Einsum函数还可以用来执行矩阵乘法，只需要将张量的维度设置为2维，计算乘积就可以了。例如，我们可以使用Einsum函数计算两个2x2的矩阵的乘积，字符串参数为'ij,jk->ik'，它的意思是：将第一个矩阵的维度为ij，第二个矩阵的维度为jk，计算它们的乘积，结果的维度为ik。
Einsum函数的优势
Einsum函数的最大优势在于可以用更简洁的代码表示复杂的张量运算操作，这样可以提高代码的可读性和可维护性。Einsum函数还可以提高代码的执行效率，因为它可以精确控制计算的维度，减少不必要的计算。
Einsum函数可以更加高效地执行复杂的张量运算操作，它的使用方法简单，可以提高代码的可读性和可维护性，还可以提高代码的执行效率，是一个非常有用的张量运算函数。