速度の面では、"torch.bmm "関数は一般的にPyTorchの "einsum "関数よりも高速です。torch.bmm "関数は特にバッチ行列乗算の実行に最適化されており、より一般的な "einsum "関数と比較してこの種の演算が高速になります。

しかし、これら2つの関数の速度の違いは、特定のユースケースや入力テンソルのサイズに依存する可能性があることに注意することが重要です。場合によっては、アインシュタイン和記法を用いてより効率的に表現できる演算であれば、"einsum "関数の方が "torch.bmm "よりも効率的なこともある。

一般に、PyTorchでニューラルネットワークの実装を最適化する場合、個々の演算の関数の選択だけでなく、オプティマイザの選択、バッチサイズ、データの前処理など、システム全体を考慮することが重要です。最も効率的な実装は、タスクとシステムの特定の要件と制約に依存します。
In terms of speed, the "torch.bmm" function is generally faster than the "einsum" function in PyTorch. The "torch.bmm" function is specifically optimized for performing batch matrix multiplications, making it faster for this type of operation compared to the more general "einsum" function.

However, it's important to note that the difference in speed between these two functions can depend on the specific use case and the size of the input tensors. In some cases, the "einsum" function can be more efficient than "torch.bmm" if the operation can be expressed more efficiently using the Einstein summation notation.

In general, when optimizing a neural network implementation in PyTorch, it's important to consider the entire system, including the choice of optimizer, batch size, and data preprocessing, in addition to the choice of function for individual operations. The most efficient implementation will depend on the specific requirements and constraints of the task and system.