bmm

paddle.bmm(x, y, name=None):

对输入x及输入y进行矩阵相乘。

两个输入的维度必须等于3，并且矩阵x和矩阵y的第一维必须相等

同时矩阵x的第二维必须等于矩阵y的第三维

例如：若x和y分别为（b, m, k）和 （b, k, n)的矩阵，则函数的输出为一个（b, m, n）的矩阵

参数：

  • x (Tensor) : 输入变量，类型为 Tensor。

  • y (Tensor) : 输入变量，类型为 Tensor。

  • name (str|None) : 该层名称（可选），如果设置为空，则自动为该层命名。

返回：

  • Tensor，矩阵相乘后的结果。

返回类型：

  • Tensor。

示例:

  1. import paddle
  3. # In imperative mode:
  4. # size x: (2, 2, 3) and y: (2, 3, 2)
  5. x = paddle.to_tensor([[[1.0, 1.0, 1.0],
  6.                         [2.0, 2.0, 2.0]],
  7.                         [[3.0, 3.0, 3.0],
  8.                         [4.0, 4.0, 4.0]]])
  9. y = paddle.to_tensor([[[1.0, 1.0],[2.0, 2.0],[3.0, 3.0]],
  10.                         [[4.0, 4.0],[5.0, 5.0],[6.0, 6.0]]])
  11. out = paddle.bmm(x, y)
  12. #output size: (2, 2, 2)
  13. #output value:
  14. #[[[6.0, 6.0],[12.0, 12.0]],[[45.0, 45.0],[60.0, 60.0]]]
  15. out_np = out.numpy()