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。

BilinearTensorProduct - 图1

式中，

  • BilinearTensorProduct - 图2

    ： 第一个输入，分别包含M个元素，维度为

    BilinearTensorProduct - 图3

  • BilinearTensorProduct - 图4

    ：第二个输入，分别包含N个元素，维度为

    BilinearTensorProduct - 图5

  • WiWi ：第i个学习到的权重，维度为 [M,N][M,N]

  • outiouti ：输出的第i个元素

  • yTyT ： yy 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：Tensor, 维度为[batch_size, size]的2D Tensor，数据类型与输入数据类型相同。

代码示例

  1. import paddle
  2. import numpy
  4. layer1 = numpy.random.random((5, 5)).astype('float32')
  5. layer2 = numpy.random.random((5, 4)).astype('float32')
  6. bilinearTensorProduct = paddle.nn.BilinearTensorProduct(
  7.     input1_dim=5, input2_dim=4, output_dim=1000)
  8. ret = bilinearTensorProduct(paddle.to_tensor(layer1),
  9.                             paddle.to_tensor(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