BilinearTensorProduct
- class
paddle.fluid.dygraph.
BilinearTensorProduct
(input1_dim, input2_dim, output_dim, name=None, act=None, param_attr=None, bias_attr=None, dtype="float32")[源代码]
该接口用于构建 BilinearTensorProduct
类的一个可调用对象,具体用法参照 代码示例
。双线性乘积计算式子如下。
式中,
: 第一个输入,分别包含M个元素,维度为
:第二个输入,分别包含N个元素,维度为
:第i个学习到的权重,维度为
:输出的第i个元素
- : 的转置
- 参数:
- input1_dim (int) – 第一个输入的维度大小。
- input1_dim (int) – 第二个输入的维度大小。
- output_dim (int) – 输出的维度。
- name (str,可选) – 具体用法请参见 Name ,一般无需设置,默认值为None。
- act (str,可选) – 对输出应用的激励函数。默认值为None。
- param_attr (ParamAttr) – 指定权重参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。
- bias_attr (ParamAttr) – 指定偏置参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr。
- dtype (str, 可选) - 数据类型,可以为"float32"或"float64"。默认值为"float32"。
返回:维度为[batch_size, size]的2D Tensor,数据类型与输入数据类型相同。
返回类型: Variable
代码示例
- import paddle.fluid as fluid
- import numpy
- with fluid.dygraph.guard():
- layer1 = numpy.random.random((5, 5)).astype('float32')
- layer2 = numpy.random.random((5, 4)).astype('float32')
- bilinearTensorProduct = fluid.dygraph.nn.BilinearTensorProduct(
- input1_dim=5, input2_dim=4, output_dim=1000)
- ret = bilinearTensorProduct(fluid.dygraph.base.to_variable(layer1),
- fluid.dygraph.base.to_variable(layer2))
属性
weight
本层的可学习参数,类型为 Parameter
bias
本层的可学习偏置,类型为 Parameter