bilinear

paddle.nn.functional. bilinear ( x1, x2, weight, bias=None, name=None ) [源代码]

该层对两个输入执行双线性张量积。 详细的计算和返回值维度请参见 Bilinear

参数

  • x1 (int): 第一个输入的 Tensor ，数据类型为：float32、float64。

  • x2 (int): 第二个输入的 Tensor ，数据类型为：float32、float64。

  • weight (Parameter) ：本层的可学习参数。形状是 [out_features, in1_features, in2_features]。

  • bias (Parameter, 可选) : 本层的可学习偏置。形状是 [1, out_features]。默认值为None，如果被设置成None，则不会有bias加到output结果上。

  • 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

Tensor，一个形为 [batch_size, out_features] 的 2-D 张量。

代码示例

  1. import paddle
  2. import numpy
  3. import paddle.nn.functional as F
  5. x1 = numpy.random.random((5, 5)).astype('float32')
  6. x2 = numpy.random.random((5, 4)).astype('float32')
  7. w = numpy.random.random((1000, 5, 4)).astype('float32')
  8. b = numpy.random.random((1, 1000)).astype('float32')
  10. result = F.bilinear(paddle.to_tensor(x1), paddle.to_tensor(x2), paddle.to_tensor(w), paddle.to_tensor(b))           # result shape [5, 1000]