Как писать сложные тензорные конвейеры в глубоком обучении с помощью Einops

В новом туториале показано, как использовать библиотеку Einops для компактного и понятного описания трансформаций тензоров в PyTorch. Через простые декларативные выражения — rearrange, reduce, repeat, einsum, pack/unpack — можно безопасно перестраивать, агрегировать и объединять тензоры, избегая ошибок при ручной работе с размерностями. Рассмотрены реальные паттерны: разделение изображений на патчи, многослойное внимание, объединение токенов из разных модальностей (текст, изображения, cls-токен). Примеры включают реализацию моделей на базе PyTorch с встроенными слоями Einops — например, модуль PatchEmbed для преобразования изображений в последовательность патчей и SimpleVisionHead для классификации. Библиотека работает прямо в PyTorch, совместима с CUDA и сохраняет семантическую ясность кода, что упрощает отладку, расширение и понимание моделей.