mm

paddle.mm ( input, mat2, out=None, name=None ) [源代码]

用于两个输入矩阵的相乘。

两个输入的形状可为任意维度，但当任一输入维度大于3时，两个输入的维度必须相等。

如果原始 Tensor input 或 mat2 的秩为 1 且未转置，则矩阵相乘后的前置或附加维度 1 将移除。

参数：

  • input (Tensor) : 输入变量，类型为 Tensor 或 LoDTensor。

  • mat2 (Tensor) : 输入变量，类型为 Tensor 或 LoDTensor。

  • out (Tensor, 可选) – 指定存储运算结果的Tensor。如果设置为None或者不设置，将创建新的Tensor存储运算结果，默认值为None。

  • 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，矩阵相乘后的结果。
  1. * 例 1:
  3. input: [B, ..., M, K], mat2: [B, ..., K, N]
  4. out: [B, ..., M, N]
  6. * 例 2:
  8. input: [B, M, K], mat2: [B, K, N]
  9. out: [B, M, N]
  11. * 例 3:
  13. input: [B, M, K], mat2: [K, N]
  14. out: [B, M, N]
  16. * 例 4:
  18. input: [M, K], mat2: [K, N]
  19. out: [M, N]
  21. * 例 5:
  23. input: [B, M, K], mat2: [K]
  24. out: [B, M]
  26. * 例 6:
  28. input: [K], mat2: [K]
  29. out: [1]
  31. * 例 7:
  33. input: [M], mat2: [N]
  34. out: [M, N]

代码示例：

  1. import paddle
  3. input = paddle.arange(1, 7).reshape((3, 2)).astype('float32')
  4. mat2 = paddle.arange(1, 9).reshape((2, 4)).astype('float32')
  5. out = paddle.mm(input, mat2)
  6. # Tensor(shape=[3, 4], dtype=float32, place=CPUPlace, stop_gradient=True,
  7. #        [[11., 14., 17., 20.],
  8. #         [23., 30., 37., 44.],
  9. #         [35., 46., 57., 68.]])