どちらの処理が効率的かは、テンソルのサイズや形状、ハードウェア、PyTorchによる最適化など、さまざまな要因に依存するため、一概には言えません。

一般的に、torch.bmm関数は行列の乗算に最適化されているため、この特殊な演算ではeinsum関数よりも高速かもしれません。しかし、一般的にeinsumはより柔軟で、行列の乗算だけでなく、幅広いテンソル演算を実行するために使用することができます。
It's difficult to say which of these operations would be more efficient, as it depends on various factors such as the size and shape of the tensors involved, the underlying hardware, and any optimizations made by PyTorch. 

In general, the torch.bmm function is optimized for matrix multiplication, so it may be faster than the einsum function for this particular operation. However, einsum is generally more flexible and can be used to perform a wide range of tensor operations, not just matrix multiplication.