mul
paddle.fluid.layers.mul
(x, y, x_num_col_dims=1, y_num_col_dims=1, name=None)[源代码]
mul算子 此运算是用于对输入x和y执行矩阵乘法。 公式是:
输入x和y都可以携带LoD(详细程度)信息。但输出仅与输入x共享LoD信息。
参数
- x (Variable) - 乘法运算的第一个输入张量Tensor/LoDTensor。
- y (Variable) - 乘法运算的第二个输入张量Tensor/LoDTensor。
- x_num_col_dims (int,可选) - 默认值1, 可以将具有两个以上维度的张量作为输入。如果输入x是具有多于两个维度的张量,则输入x将先展平为二维矩阵。展平规则是:前
num_col_dims
将被展平成最终矩阵的第一个维度(矩阵的高度),其余的 rank(x) - num_col_dims 维度被展平成最终矩阵的第二个维度(矩阵的宽度)。结果是展平矩阵的高度等于x的前x_num_col_dims
维数的乘积,展平矩阵的宽度等于x的最后一个 rank(x)-num_col_dims
个剩余维度的维数的乘积。例如,假设x是一个5-D张量,形状为(2,3,4,5,6),并且x_num_col_dims
的值为3。 则扁平化后的张量具有的形即为(2x3x4,5x6)=(24,30)。- y_num_col_dims (int,可选) - 默认值1, 可以将具有两个以上维度的张量作为输入。如果输入y是具有多于两个维度的张量,则y将首先展平为二维矩阵。
y_num_col_dims
属性确定y的展平方式。有关更多详细信息,请参阅x_num_col_dims
的注释。- name (str,可选) - 输出的名称。该参数供开发人员打印调试信息时使用,具体用法参见 Name,默认为:None。
返回
Variable(Tensor)乘法运算输出张量。
返回类型
变量(Variable)。
代码示例
import paddle.fluid as fluid
dataX = fluid.layers.data(name="dataX", append_batch_size = False, shape=[2, 5], dtype="float32")
dataY = fluid.layers.data(name="dataY", append_batch_size = False, shape=[5, 3], dtype="float32")
output = fluid.layers.mul(dataX, dataY,
x_num_col_dims = 1,
y_num_col_dims = 1)