在本文中，我将介绍如何使用普通算子matmul对torch.einsum('bhxyd,md->bhxym',(a,b))的算子模式进行替代。之前在另一篇文章：https://www.stubbornhuang.com/2065/中我已经详细介绍了pytorch的matmul方法，以及如何使用torch.matmul()替换torch.einsum('nctw,cd->ndtw',(a,b))模式，感兴趣的朋友可以看一下。

1 使用torch.matmul()替换torch.einsum('bhxyd,md->bhxym',(a,b))算子模式

torch.einsum('bhxyd,md->bhxym',(a,b))

的意思是将第一个维度为bhxyd的张量Tensor a与第二个维度为md的张量Tensor b进行batch矩阵相乘得到维度为bhxym的结果张量Tensor。

这个einsum的算子模式的目的就是batch矩阵相乘，而这是可以通过matmul通过改写替换的。

首先我们将第二个张量b从md调整为dm，这个时候第一个张量a的最后一个维度与调整后b的维度一致，这样就满足matmul的计算规则。然后使用torch.matmul()将两个Tensor进行batch矩阵相乘得到结果Tensor，而结果Tensor维度为bhxym，而这个tensor就是我们需要的Tensor。

详细的替换代码和示例代码如下：

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