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Python mxnet.symbol.linalg.trmm用法及代碼示例


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)

參數

  • A(Symbol) - 下三角矩陣的張量
  • B(Symbol) - 矩陣張量
  • transpose(boolean, optional, default=0) - 使用轉置的三角矩陣
  • rightside(boolean, optional, default=0) - 將三角矩陣從右邊乘以非三角矩陣。
  • lower(boolean, optional, default=1) - 如果三角矩陣是下三角矩陣,則為真,如果是上三角矩陣,則為假。
  • alpha(double, optional, default=1) - 應用於結果的標量因子。
  • name(string, optional.) - 結果符號的名稱。

返回

結果符號。

返回類型

Symbol

執行與下三角矩陣的乘法。輸入是張量 AB ,每個維度 n >= 2 並且在前導 n-2 維度上具有相同的形狀。

如果 n=2A 必須是三角形的。操作符執行 BLAS3 函數 trmm

out = alpha * op(A) * B

如果 rightside=False ,或

out = alpha * B * op(A)

如果 rightside=True 。這裏,alpha 是一個標量參數,op() 是單位或矩陣轉置(取決於 transpose )。

如果 n>2trmm 對所有輸入的尾隨兩個維度分別執行(批處理模式)。

注意

該運算符僅支持 float32 和 float64 數據類型。

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]]]

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.symbol.linalg.trmm。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。