在BLAS库中，张量的收缩可以表达为矩阵的乘积。张量收缩的速度取决于乘积中的矩阵的大小和张量维度之间的匹配。如果这些匹配是称为卷积的情况，那么收缩可以通过使用卷积来进一步优化。以下是基于BLAS的实现示例：

import numpy as np
import scipy.linalg.blas as blas

# 张量大小
a_shape, b_shape, c_shape = (3, 4, 5), (5, 6, 2), (6, 4, 3)

# 张量
a = np.random.rand(*a_shape)
b = np.random.rand(*b_shape)
c = np.random.rand(*c_shape)

# 张量收缩
ab = np.einsum('ijk,jlm->imk', a, b)  # 使用einsum
abc = blas.dgemm(alpha=1.0, a=ab.reshape(-1, ab.shape[-1]).T, b=c.reshape(c.shape[0], -1), trans_b=True).T.reshape(ab.shape[0], -1, c.shape[-1])

在上面的示例中，Einsum用于计算张量收缩。在张量乘积计算中，我们使用了BLAS中的dgemm函数。这个函数可以执行矩阵-矩阵乘积，并使用高效的BLAS实现。