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     首先不得不佩服大模型的强大之处，在算法移植过程中遇到einsum算子在ONNX中不支持，因此需要使用普通算子替代。参考TensorRT - 使用torch普通算子组合替代torch.einsum爱因斯坦求和约定算子的一般性方法。可以写出简单的替换方法，但是该方法会导致训练时还是推理都很慢，并且会消耗大量显存，造成显存溢出的问题。。因此采用提问文心一言，没想到居然真的回答正确了。当然替换需要验证，不是全对的。
1.einsum(delta, A, ‘b l d_in, d_in n -> b l d_in n’) 的替换，以下两个方法均可以

deltaA = torch.exp(einsum(delta, A, 'b l d_in, d_in n -> b l d_in n'))
deltaA = torch.exp(delta.unsqueeze(dim=3)*A.unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=0))
deltaA = torch.exp(delta.unsqueeze(-1).repeat_interleave(A.shape[1], dim=-1) * A)

2.einsum(x, C[:, i, :], ‘b d_in n, b n -> b d_in’)，以下两个方法均可以

    y = einsum(x, C[:, i, :], 'b d_in n, b n -> b d_in')y = (x*C[:, i, :].unsqueeze(dim=1)).sum(dim=2)y = torch.matmul(C[:, i, :], x.transpose(-1, -2)).squeeze(1)

3.einsum(delta, B, u, ‘b l d_in, b l n, b l d_in -> b l d_in n’)，以下两个方法均可以

deltaB_u = einsum(delta, B, u, 'b l d_in, b l n, b l d_in -> b l d_in n')
deltaB_u1 = delta.unsqueeze(dim=3)*B.unsqueeze(dim=2)*u.unsqueeze(dim=3)

下述方法是提问文心一言的办法，注意需要将答案的结果和einsum的结果进行对比，采用np.testing.assert_allclose(deltaB_u.numpy(),deltaB_u1.numpy(),rtol=1e-05,atol=1e-05)和print(deltaA.equal(deltaA_manual))均可以。

import torch
import numpy as np
from einops import rearrange, repeat, einsum
# 给定的张量
delta = torch.ones([1, 3, 2])
A = torch.ones([2, 4])
deltaA = torch.exp(einsum(delta, A, 'b l d_in, d_in n -> b l d_in n'))
deltaA1 = torch.exp(delta.unsqueeze(dim=3)*A.unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=0))
deltaA_manual = torch.exp(delta.unsqueeze(-1).repeat_interleave(A.shape[1], dim=-1) * A)
np.testing.assert_allclose(deltaA.numpy(),deltaA1.numpy(),rtol=1e-05,atol=1e-05)# 扩展 delta 的维度，以便它可以与 A 进行广播（broadcast）
# 这里我们使用 unsqueeze 和 repeat_interleave 来扩展维度
delta_expanded = delta.unsqueeze(-1).repeat_interleave(A.shape[1], dim=-1)
# 执行逐元素的乘法，然后取指数
deltaA_manual = torch.exp(delta_expanded * A)# 注意：deltaA_manual 的形状是 [1, 3, 2, 4]，这与 einsum 的输出形状一致
print(deltaA.equal(deltaA_manual))
print(deltaA1.equal(deltaA_manual))