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。 .. math:

out_{i} = x * W_{i} * {y^\mathrm{T}}, i=0,1,...,size-1

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