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Python mxnet.ndarray.batch_dot用法及代码示例


用法:

mxnet.ndarray.batch_dot(lhs=None, rhs=None, transpose_a=_Null, transpose_b=_Null, forward_stype=_Null, out=None, name=None, **kwargs)

参数：

  • lhs：(NDArray) - 第一个输入
  • rhs：(NDArray) - 第二个输入
  • transpose_a：(boolean, optional, default=0) - 如果为真，则转置点之前的第一个输入。
  • transpose_b：(boolean, optional, default=0) - 如果为真，则转置点之前的第二个输入。
  • forward_stype：({None, 'csr', 'default', 'row_sparse'},optional, default='None') - 用户给定的前向输出的所需存储类型，如果输入存储类型和此提示的组合与任何已实现的存储类型不匹配，点运算符将执行回退操作并仍产生所需存储类型的输出。
  • out：(NDArray, optional) - 输出 NDArray 来保存结果。

返回：

out：- 此函数的输出。

返回类型：

NDArray 或 NDArray 列表

批量点积。

当x和y是批量数据时，batch_dot用于计算x和y的点积，即N-D(N >= 3)个数组，形状为(B0, …, B_i, :, :)。

例如，给定形状为 (B_0, …, B_i, N, M) 的 x 和形状为 (B_0, …, B_i, M, K) 的 y ，结果数组的形状为 (B_0, …, B_i, N, K) ，其计算公式为：

batch_dot(x,y)[b_0, ..., b_i, :, :] = dot(x[b_0, ..., b_i, :, :], y[b_0, ..., b_i, :, :])

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注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.ndarray.batch_dot。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。