bmm¶
- paddle.bmm(x, y, name=None):
对输入x及输入y进行矩阵相乘。
两个输入的维度必须等于3,并且矩阵x和矩阵y的第一维必须相等
同时矩阵x的第二维必须等于矩阵y的第三维
例如:若x和y分别为(b, m, k)和 (b, k, n)的矩阵,则函数的输出为一个(b, m, n)的矩阵
参数:
x (Tensor) : 输入变量,类型为 Tensor。
y (Tensor) : 输入变量,类型为 Tensor。
name (str|None) : 该层名称(可选),如果设置为空,则自动为该层命名。
- 返回:
-
Tensor,矩阵相乘后的结果。
- 返回类型:
-
Tensor。
示例:
import paddle
# In imperative mode:
# size x: (2, 2, 3) and y: (2, 3, 2)
x = paddle.to_tensor([[[1.0, 1.0, 1.0],
[2.0, 2.0, 2.0]],
[[3.0, 3.0, 3.0],
[4.0, 4.0, 4.0]]])
y = paddle.to_tensor([[[1.0, 1.0],[2.0, 2.0],[3.0, 3.0]],
[[4.0, 4.0],[5.0, 5.0],[6.0, 6.0]]])
out = paddle.bmm(x, y)
#output size: (2, 2, 2)
#output value:
#[[[6.0, 6.0],[12.0, 12.0]],[[45.0, 45.0],[60.0, 60.0]]]
out_np = out.numpy()