安装对应的库就好
pip install einops -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
拓展——在python中einops模块有什么作用
einops 是一个 Python 库，它提供了一种简洁、易读的方式来操作多维数组（通常是 NumPy 数组或 PyTorch 张量）。einops 允许你通过简单的字符串表达式来重新排列、重塑和减少数组的维度，而无需编写冗长且容易出错的代码。
以下是 einops 的一些主要特点和用途：
- 重排维度：你可以使用
einops来重新排列多维数组的维度顺序。这通常比使用 NumPy 的transpose或 PyTorch 的permute方法更加直观和简洁。
import einops
import numpy as npx = np.random.rand(3, 4, 5)
rearranged = einops.rearrange(x, 'a b c -> c a b')
在上面的例子中，rearrange 函数将 x 的维度从 (3, 4, 5) 重新排列为 (5, 3, 4)。
2. 重塑维度：einops 还允许你以简洁的方式重塑数组的维度。这类似于 NumPy 的 reshape 方法，但 einops 的语法更加直观。
x = np.random.rand(3, 4, 5)
reshaped = einops.reshape(x, 'a b c -> (a b) c')
在这个例子中，reshape 函数将 x 的维度从 (3, 4, 5) 重塑为 (12, 5)。
3. 自动计算维度大小：在指定新的维度顺序或形状时，你可以使用特殊的 '...' 符号来表示自动计算该维度的大小。这使得在处理具有不确定大小的数组时非常有用。
x = np.random.rand(3, 4, 5)
auto_reshaped = einops.reshape(x, 'a b c -> a ...')
在这个例子中，auto_reshaped 的形状将是 (3, 20)，因为 20 是 (4 * 5) 的结果。
4. 减少维度：除了重排和重塑维度外，einops 还可以用来减少数组的维度，例如通过求和、取平均值或其他聚合操作。
x = np.random.rand(3, 4, 5)
reduced = einops.reduce(x, 'a b c -> a b', 'mean')
在这个例子中，reduce 函数沿着最后一个维度（即 c 维度）对 x 进行平均，从而得到一个形状为 (3, 4) 的数组。
