matmul

paddle.sparse. matmul ( x, y, name=None ) [源代码]

注解

该 API 从 CUDA 11.0 开始支持。

对输入 x 与输入 y 求稀疏矩阵乘法，x 为稀疏 Tensor， y 可为稀疏 Tensor 或稠密 Tensor。

输入、输出的格式对应关系如下：

注解

x[SparseCsrTensor] @ y[SparseCsrTensor] -> out[SparseCsrTensor]

x[SparseCsrTensor] @ y[DenseTensor] -> out[DenseTensor]

x[SparseCooTensor] @ y[SparseCooTensor] -> out[SparseCooTensor]

x[SparseCooTensor] @ y[DenseTensor] -> out[DenseTensor]

该 API 支持反向传播，x 和 y 必须 >= 2D，不支持自动广播。 x 的 shape 应该为 [*, M, K] ， y 的 shape 应该为 [*, K, N] ，其中 * 为 0 或者批维度。

参数

  • x (SparseTensor) - 输入的 Tensor，可以为 Coo 或 Csr 格式。数据类型为 float32、float64。

  • y (SparseTensor|DenseTensor) - 输入 Tensor，可以为 Coo 或 Csr 格式 或 DenseTensor。数据类型为 float32、float64。

  • 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

SparseTensor|DenseTensor: 其 Tensor 类型由 x 和 y 共同决定，数据类型与输入相同。

代码示例

>>> import paddle
>>> paddle.device.set_device('gpu')

>>> # csr @ dense -> dense
>>> crows = [0, 1, 2, 3]
>>> cols = [1, 2, 0]
>>> values = [1., 2., 3.]
>>> csr = paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, [3, 3])
>>> print(csr)
Tensor(shape=[3, 3], dtype=paddle.float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
       crows=[0, 1, 2, 3],
       cols=[1, 2, 0],
       values=[1., 2., 3.])

>>> dense = paddle.ones([3, 2])
>>> out = paddle.sparse.matmul(csr, dense)
>>> print(out)
Tensor(shape=[3, 2], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
       [[1., 1.],
        [2., 2.],
        [3., 3.]])

>>> # coo @ dense -> dense
>>> indices = [[0, 1, 2], [1, 2, 0]]
>>> values = [1., 2., 3.]
>>> coo = paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, [3, 3])
>>> print(coo)
Tensor(shape=[3, 3], dtype=paddle.float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
       indices=[[0, 1, 2],
                [1, 2, 0]],
       values=[1., 2., 3.])

>>> dense = paddle.ones([3, 2])
>>> out = paddle.sparse.matmul(coo, dense)
>>> print(out)
Tensor(shape=[3, 2], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
       [[1., 1.],
        [2., 2.],
        [3., 3.]])

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