tensordot

paddle. tensordot ( x, y, axes=2, name=None )

Tensor 缩并运算(Tensor Contraction),即沿着 axes 给定的多个轴对两个 Tensor 对应元素的乘积进行加和操作。

参数

  • x (Tensor)- 缩并运算操作的左 Tensor,数据类型为 float16float32float64

  • y (Tensor)- 缩并运算操作的右 Tensor,与 x 具有相同的数据类型。

  • axes (int|tuple|list|Tensor)- 指定对 xy 做缩并运算的轴,默认值为整数 2。

    1. axes 可以是一个非负整数。若输入的是一个整数 n,则表示对 x 的后 n 个轴和对 y 的前 n 个轴进行缩并运算。

    2. axes 可以是一个一维的整数 tuple 或 list,表示 xy 沿着相同的轴方向进行缩并运算。例如,axes =[0, 1]表示 x 的前两个轴和 y 的前两个轴对应进行缩并运算。

    3. axes 可以是一个 tuple 或 list,其中包含一个或两个一维的整数 tuple|list|Tensor。如果 axes 包含一个 tuple|list|Tensor,则对 xy 的相同轴做缩并运算,具体轴下标由该 tuple|list|Tensor 中的整数值指定。如果 axes 包含两个 tuple|list|Tensor,则第一个指定 x 做缩并运算的轴下标,第二个指定 y 的对应轴下标。如果 axes 包含两个以上的 tuple|list|Tensor,只有前两个会被作为轴下标序列使用,其它的将被忽略。

    4. axes 可以是一个 Tensor,这种情况下该 Tensor 会被转换成 list,然后应用前述规则确定做缩并运算的轴。请注意,输入 Tensor 类型的 axes 只在动态图模式下可用。

  • 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

一个 Tensor,表示 Tensor 缩并的结果,数据类型与 xy 相同。一般情况下,有 \(output.ndim = x.ndim + y.ndim - 2 \times n_{axes}\),其中 \(n_{axes}\) 表示做 Tensor 缩并的轴数量。

  1. 本 API 支持 Tensor 维度广播,xy 做缩并操作的对应维度 size 必须相等,或适用于广播规则。

  2. 本 API 支持 axes 扩展,当指定的 xy 两个轴序列长短不一时,短的序列会自动在末尾补充和长序列相同的轴下标。例如,如果输入 axes =[[0, 1, 2, 3], [1, 0]],则指定 x 的轴序列是[0, 1, 2, 3],对应 y 的轴序列会自动从[1,0]扩展成[1, 0, 2, 3]。

代码示例

COPY-FROM: paddle.tensordot