在应用程序的核心(用 Python 编写并使用 NumPy)我需要旋转一个四阶张量。实际上，我需要多次旋转很多张量，这是我的瓶颈。我的涉及八个嵌套循环的幼稚实现(如下)似乎很慢，但我看不到利用 NumPy 的矩阵运算并希望加快速度的方法。我觉得我应该使用 np.tensordot，但我不知道如何使用。

在数学上，旋转张量 T' 的元素由下式给出: T'_ijkl = Σ g_ia g_jb g< sub="">kc g_ld T_abcd 总和超过右侧的重复索引。 T 和 Tprime 是 3*3*3*3 NumPy 数组，旋转矩阵 g 是 3*3 NumPy 数组。我的慢速实现(每次调用约 0.04 秒)如下。

#!/usr/bin/env python

import numpy as np

def rotT(T, g):
    Tprime = np.zeros((3,3,3,3))
    for i in range(3):
        for j in range(3):
            for k in range(3):
                for l in range(3):
                    for ii in range(3):
                        for jj in range(3):
                            for kk in range(3):
                                for ll in range(3):
                                    gg = g[ii,i]*g[jj,j]*g[kk,k]*g[ll,l]
                                    Tprime[i,j,k,l] = Tprime[i,j,k,l] + \
                                         gg*T[ii,jj,kk,ll]
    return Tprime

if __name__ == "__main__":

    T = np.array([[[[  4.66533067e+01,  5.84985000e-02, -5.37671310e-01],
                    [  5.84985000e-02,  1.56722231e+01,  2.32831900e-02],
                    [ -5.37671310e-01,  2.32831900e-02,  1.33399259e+01]],
                   [[  4.60051700e-02,  1.54658176e+01,  2.19568200e-02],
                    [  1.54658176e+01, -5.18223500e-02, -1.52814920e-01],
                    [  2.19568200e-02, -1.52814920e-01, -2.43874100e-02]],
                   [[ -5.35577630e-01,  1.95558600e-02,  1.31108757e+01],
                    [  1.95558600e-02, -1.51342210e-01, -6.67615000e-03],
                    [  1.31108757e+01, -6.67615000e-03,  6.90486240e-01]]],
                  [[[  4.60051700e-02,  1.54658176e+01,  2.19568200e-02],
                    [  1.54658176e+01, -5.18223500e-02, -1.52814920e-01],
                    [  2.19568200e-02, -1.52814920e-01, -2.43874100e-02]],
                   [[  1.57414726e+01, -3.86167500e-02, -1.55971950e-01],
                    [ -3.86167500e-02,  4.65601977e+01, -3.57741000e-02],
                    [ -1.55971950e-01, -3.57741000e-02,  1.34215636e+01]],
                   [[  2.58256300e-02, -1.49072770e-01, -7.38843000e-03],
                    [ -1.49072770e-01, -3.63410500e-02,  1.32039847e+01],
                    [ -7.38843000e-03,  1.32039847e+01,  1.38172700e-02]]],
                  [[[ -5.35577630e-01,  1.95558600e-02,  1.31108757e+01],
                    [  1.95558600e-02, -1.51342210e-01, -6.67615000e-03],
                    [  1.31108757e+01, -6.67615000e-03,  6.90486240e-01]],
                   [[  2.58256300e-02, -1.49072770e-01, -7.38843000e-03],
                    [ -1.49072770e-01, -3.63410500e-02,  1.32039847e+01],
                    [ -7.38843000e-03,  1.32039847e+01,  1.38172700e-02]],
                   [[  1.33639532e+01, -1.26331100e-02,  6.84650400e-01],
                    [ -1.26331100e-02,  1.34222177e+01,  1.67851800e-02],
                    [  6.84650400e-01,  1.67851800e-02,  4.89151396e+01]]]])

    g = np.array([[ 0.79389393,  0.54184237,  0.27593346],
                  [-0.59925749,  0.62028664,  0.50609776],
                  [ 0.10306737, -0.56714313,  0.8171449 ]])

    for i in range(100):
        Tprime = rotT(T,g)

有没有办法让它更快？让代码泛化到其他张量等级会很有用，但不太重要。

最佳答案

要使用 tensordot，计算 g 张量的外积:

def rotT(T, g):
    gg = np.outer(g, g)
    gggg = np.outer(gg, gg).reshape(4 * g.shape)
    axes = ((0, 2, 4, 6), (0, 1, 2, 3))
    return np.tensordot(gggg, T, axes)

在我的系统上，这比 Sven 的解决方案快七倍左右。如果 g 张量不经常变化，也可以缓存 gggg 张量。如果你这样做并打开一些微优化(内联 tensordot 代码，没有检查，没有通用形状)，你仍然可以让它快两倍:

def rotT(T, gggg):
    return np.dot(gggg.transpose((1, 3, 5, 7, 0, 2, 4, 6)).reshape((81, 81)),
                  T.reshape(81, 1)).reshape((3, 3, 3, 3))

我家用笔记本电脑上 timeit 的结果(500 次迭代):

Your original code: 19.471129179
Sven's code: 0.718412876129
My first code: 0.118047952652
My second code: 0.0690279006958

我的工作机器上的数字是:

Your original code: 9.77922987938
Sven's code: 0.137110948563
My first code: 0.0569641590118
My second code: 0.0308079719543

关于python - 使用 NumPy 进行快速张量旋转，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4962606/