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。

代码示例¶

          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()

         