bilinear_tensor_product

paddle.static.nn. bilinear_tensor_product ( x, y, size, act=None, name=None, param_attr=None, bias_attr=None ) [源代码]

该层对两个输入执行双线性张量积。

例如:

在这个公式中：

• 

  : 第一个输入，包含

  

  个元素，形状为 [batch_size, M]。

• 

  : 第二个输入，包含

  

  个元素，形状为 [batch_size, N]。

• 

  : 第

  

  个被学习的权重，形状是 [M, N]。

• 

  : 输出的第

  

  个元素，形状是 [batch_size, size]。

• 

  :

  

  的转置。

参数：

• x (Variable): 2-D 输入张量，形状为 [batch_size, M], 数据类型为 float32 或 float64。

• y (Variable): 2-D 输入张量，形状为 [batch_size, N]，数据类型与 x 一致。

• size (int): 此层的维度。

• act (str, 可选): 应用到该层输出的激活函数。

• name (str，可选) – 具体用法请参见 cn_api_guide_Name ，一般无需设置，默认值为 None。

• param_attr (ParamAttr，可选) ：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，可选) : 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 。

返回： Variable, 一个形为 [batch_size, size] 的 2-D 张量。

代码示例：

import paddle
paddle.enable_static()
layer1 = paddle.static.data("t1", shape=[-1, 5], dtype="float32")
layer2 = paddle.static.data("t2", shape=[-1, 4], dtype="float32")
tensor = paddle.static.nn.bilinear_tensor_product(x=layer1, y=layer2, size=1000)