如何优化TensorFlow Einsum，使其支持p后任意维度的灵活矩阵乘法？

针对你需要让 einsum 支持B中p之后任意数量维度的需求，这里提供几种更简洁健壮的实现方式：

方法1：tf.linalg.matmul + 维度重塑 #

利用批量矩阵乘法的特性，先合并B中p之后的维度，完成乘法后再展开，无需构造复杂的 einsum 字符串：

# 获取B中p之后的所有维度
suffix_dims = tf.shape(B)[pivot_axis+1:]
# 将B重塑为 [..., p, -1]，合并p后的所有维度
B_reshaped = tf.reshape(B, tf.concat([tf.shape(B)[:pivot_axis+1], [-1]], axis=0))
# 执行批量矩阵乘法：A([..., x, p]) × B_reshaped([..., p, flat_suffix])
result_reshaped = tf.linalg.matmul(A, B_reshaped)
# 将结果展开回 [..., x, *suffix_dims]
result = tf.reshape(result_reshaped, tf.concat([tf.shape(A)[:-1], suffix_dims], axis=0))

方法2：tf.tensordot 指定匹配轴 #

tensordot 可以直接指定要相乘的轴，逻辑更直观，无需字符串拼接：

# 匹配A的最后一维与B的pivot_axis轴
result = tf.tensordot(A, B, axes=([-1], [pivot_axis]))
# 调整维度顺序，将B中p之后的维度移到x维度后方
batch_dims = tf.rank(A) - 2
new_order = tf.concat([
    tf.range(batch_dims),
    [batch_dims],
    tf.range(batch_dims + 1, tf.rank(result))
], axis=0)
result = tf.transpose(result, new_order)

优化后的einsum写法（如果坚持用einsum） #

你原来的字符串技巧可以优化为动态生成足够的字母，避免固定长度字符串的限制：

num_suffix = tf.shape(B).shape[0] - pivot_axis - 1
suffix = ''.join([chr(ord('a') + i) for i in range(num_suffix)])
result = tf.einsum(f"...xp,...p{suffix}->...x{suffix}", A, B)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cgreen