multiply¶
逐元素相乘算子，输入 x 与输入 y 逐元素相乘，并将各个位置的输出元素保存到返回结果中。
等式是：
\[Out = X \odot Y\]
\(X\)：多维 Tensor。
\(Y\)：维度必须小于等于 X 维度的 Tensor。
对于这个运算算子有 2 种情况：
\(Y\) 的
shape与 \(X\) 相同。\(Y\) 的
shape是 \(X\) 的连续子序列。输入
x与输入y必须可以广播为相同形状，关于广播规则，请参见 Tensor 介绍 .
参数¶
x （Tensor）- 多维
Tensor。数据类型为float32、float64、int32、int64或bool。y （Tensor）- 多维
Tensor。数据类型为float32、float64、int32、int64或bool。name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
返回¶
Tensor，存储运算后的结果。如果 x 和 y 有不同的 shape 且是可以广播的，返回 Tensor 的 shape 是 x 和 y 经过广播后的 shape。如果 x 和 y 有相同的 shape，返回 Tensor 的 shape 与 x，y 相同。
代码示例¶
>>> import paddle
>>> x = paddle.to_tensor([[1, 2], [3, 4]])
>>> y = paddle.to_tensor([[5, 6], [7, 8]])
>>> res = paddle.multiply(x, y)
>>> print(res)
Tensor(shape=[2, 2], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[5 , 12],
[21, 32]])
>>> x = paddle.to_tensor([[[1, 2, 3], [1, 2, 3]]])
>>> y = paddle.to_tensor([2])
>>> res = paddle.multiply(x, y)
>>> print(res)
Tensor(shape=[1, 2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[[2, 4, 6],
[2, 4, 6]]])