はい、これら2つのPyTorchの操作は同等です。

最初の操作 "torch.bmm(attention_slice, value) "はPyTorchのバッチ行列乗算(bmm)関数を使います。これは2つのテンソルに対して行列の乗算を実行します。最初のテンソルは行列のバッチとして扱われ、各行列は2番目のテンソルと乗算されます。結果のテンソルは (batch_size, attention_slice.shape[1], value.shape[2]) の形状を持ちます。

2番目の操作 "einsum('b i j, b j d -> b i d', attention_slice, value) "はPyTorchのeinsum関数を使用します。文字列引数 "b i j, b j d -> b i d "は計算に関与するテンソルの添字と結果のテンソルの添字を指定します。これは基本的にtorch.bmmと同じ計算を行い、結果のテンソルは同じ形（batch_size, attention_slice.shape[1], value.shape[2]）を持つ。

したがって、これら2つの演算は等価であり、同じ結果をもたらします。この2つのどちらを選択するかは、個人の好みと特定のユースケースに依存します。
Yes, these two PyTorch operations are equivalent.

The first operation "torch.bmm(attention_slice, value)" uses the batch matrix multiplication (bmm) function from PyTorch. It performs matrix multiplication on two tensors where the first tensor is treated as a batch of matrices, with each matrix being multiplied by the second tensor. The resulting tensor has the shape (batch_size, attention_slice.shape[1], value.shape[2]).

The second operation "einsum('b i j, b j d -> b i d', attention_slice, value)" uses the PyTorch einsum function, which performs an Einstein summation on two tensors. The string argument "b i j, b j d -> b i d" specifies the indices of the tensors involved in the calculation and the resulting tensor's indices. It essentially performs the same calculation as torch.bmm, with the resulting tensor having the same shape (batch_size, attention_slice.shape[1], value.shape[2]).

Therefore, these two operations are equivalent and produce the same result. The choice between the two depends on personal preference and the specific use case.