原文：
numpy.org/doc/1.26/reference/generated/numpy.einsum_path.html
numpy.einsum_path(subscripts, *operands, optimize='greedy')通过考虑中间数组的创建，评估einsum表达式的最低成本收缩顺序。
参数：
subscripts字符串
指定求和的下标。
*operands数组列表
这些是操作的数组。
optimize{布尔值，列表，元组，‘贪婪’，‘最佳’}
选择路径类型。如果提供了一个元组，则假定第二个参数是创建的最大中间大小。如果只提供了一个参数，则使用最大输入或输出数组大小作为最大中间大小。
-
如果给定以
einsum_path开头的列表，则将其用作收缩路径 -
如果为 False，则不进行优化
-
如果为 True，默认为‘贪婪’算法
-
‘最佳’ 一种算法，通过组合地探索列出的张量的所有可能的收缩方式，并选择成本最低的路径。随着收缩项数量的增加呈指数级增长。
-
‘贪婪’ 一种算法，每一步选择最佳的对收缩。实际上，该算法在每一步搜索最大的内部、Hadamard，然后外部乘积。随着收缩项数量的增加呈立方比例增长。对于大多数收缩来说，等同于‘最佳’路径。
默认为‘贪婪’。
返回：
path元组列表
一个einsum路径的列表表示。
string_repr字符串
einsum路径的可打印表示。
另请参阅
einsum, linalg.multi_dot
注意
结果路径指示应首先收缩输入收缩的哪些项，然后将此收缩的结果附加到收缩列表的末尾。然后可以对此列表进行迭代，直到所有中间收缩完成。
示例
我们可以从一个链点示例开始。在这种情况下，最佳的做法是首先收缩b和c张量，如路径的第一个元素(1, 2)所示。结果张量添加到收缩的末尾，然后完成剩余的收缩(0, 1)。
>>> np.random.seed(123)
>>> a = np.random.rand(2, 2)
>>> b = np.random.rand(2, 5)
>>> c = np.random.rand(5, 2)
>>> path_info = np.einsum_path('ij,jk,kl->il', a, b, c, optimize='greedy')
>>> print(path_info[0])
['einsum_path', (1, 2), (0, 1)]
>>> print(path_info[1])
Complete contraction: ij,jk,kl->il # may vary
Naive scaling: 4
Optimized scaling: 3
Naive FLOP count: 1.600e+02
Optimized FLOP count: 5.600e+01
Theoretical speedup: 2.857
Largest intermediate: 4.000e+00 elements
-------------------------------------------------------------------------
scaling current remaining
-------------------------------------------------------------------------
3 kl,jk->jl ij,jl->il
3 jl,ij->il il->il 一个更复杂的索引转换示例。
>>> I = np.random.rand(10, 10, 10, 10)
>>> C = np.random.rand(10, 10)
>>> path_info = np.einsum_path('ea,fb,abcd,gc,hd->efgh', C, C, I, C, C,
... optimize='greedy') >>> print(path_info[0])
['einsum_path', (0, 2), (0, 3), (0, 2), (0, 1)]
>>> print(path_info[1])
Complete contraction: ea,fb,abcd,gc,hd->efgh # may vary
Naive scaling: 8
Optimized scaling: 5
Naive FLOP count: 8.000e+08
Optimized FLOP count: 8.000e+05
Theoretical speedup: 1000.000
Largest intermediate: 1.000e+04 elements
--------------------------------------------------------------------------
scaling current remaining
--------------------------------------------------------------------------
5 abcd,ea->bcde fb,gc,hd,bcde->efgh
5 bcde,fb->cdef gc,hd,cdef->efgh
5 cdef,gc->defg hd,defg->efgh
5 defg,hd->efgh efgh->efgh