torch.linalg.vecdot

torch.linalg.vecdot(x, y, *, dim=-1, out=None) → Tensor

计算两个向量批次沿指定维度的点积。

符号表示如下：

$$\sum_{i=1}^n \overline{x_i}y_i.$$

沿维度 dim 进行计算，其中 $\overline{x_i}$ 表示复向量的共轭，对于实向量则为恒等变换。

支持 half、bfloat16、float、double、cfloat、cdouble 和整型数据类型作为输入。它也支持广播。

参数

• x (Tensor) – 第一个向量批次，形状为 (*, n)。

• y (Tensor) – 第二个向量批次，形状为 (*, n)。

关键字参数

• dim (int) – 计算点积的维度。默认值：-1。

• out (Tensor, optional) – 输出张量。如果为 None 则忽略。默认值：None。

示例

>>> v1 = torch.randn(3, 2)
>>> v2 = torch.randn(3, 2)
>>> linalg.vecdot(v1, v2)
tensor([ 0.3223,  0.2815, -0.1944])
>>> torch.vdot(v1[0], v2[0])
tensor(0.3223)