用法:
mxnet.symbol.batch_dot(lhs=None, rhs=None, transpose_a=_Null, transpose_b=_Null, forward_stype=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)
- lhs:(
Symbol
) - 第一个输入 - rhs:(
Symbol
) - 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。 - name:(
string
,
optional.
) - 结果符号的名称。
- lhs:(
结果符号。
参数:
返回:
返回类型:
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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- Python mxnet.symbol.broadcast_lesser用法及代码示例
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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.symbol.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。