Python mxnet.symbol.linalg.trmm用法及代码示例

用法:
mxnet.symbol.linalg.trmm(A=None, B=None, transpose=_Null, rightside=_Null, lower=_Null, alpha=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)

参数：

A：(Symbol) - 下三角矩阵的张量
B：(Symbol) - 矩阵张量
transpose：(boolean, optional, default=0) - 使用转置的三角矩阵
rightside：(boolean, optional, default=0) - 将三角矩阵从右边乘以非三角矩阵。
lower：(boolean, optional, default=1) - 如果三角矩阵是下三角矩阵，则为真，如果是上三角矩阵，则为假。
alpha：(double, optional, default=1) - 应用于结果的标量因子。
name：(string, optional.) - 结果符号的名称。

结果符号。

返回类型：

Symbol

执行与下三角矩阵的乘法。输入是张量 A ， B ，每个维度 n >= 2 并且在前导 n-2 维度上具有相同的形状。

如果 n=2 ， A 必须是三角形的。操作符执行 BLAS3 函数 trmm ：

out = alpha * op(A) * B

如果 rightside=False ，或

out = alpha * B * op(A)

如果 rightside=True 。这里，alpha 是一个标量参数，op() 是单位或矩阵转置(取决于 transpose )。

如果 n>2 ， trmm 对所有输入的尾随两个维度分别执行(批处理模式)。

注意：

该运算符仅支持 float32 和 float64 数据类型。

例子：

Single triangular matrix multiply
A = [[1.0, 0], [1.0, 1.0]]
B = [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]
trmm(A, B, alpha=2.0) = [[2.0, 2.0, 2.0], [4.0, 4.0, 4.0]]

Batch triangular matrix multiply
A = [[[1.0, 0], [1.0, 1.0]], [[1.0, 0], [1.0, 1.0]]]
B = [[[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]], [[0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5]]]
trmm(A, B, alpha=2.0) = [[[2.0, 2.0, 2.0], [4.0, 4.0, 4.0]],
                         [[1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0, 2.0]]]

相关用法

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.linalg.trmm。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。

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