快捷方式

torch.linalg.vecdot

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

沿一个维度计算两个向量批次的点积。

用符号表示,此函数计算

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

在维度 dim 上,其中 xi\overline{x_i} 表示复数向量的共轭,对于实数向量则为恒等式。

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

参数
  • x (张量) – 形状为 (*, n) 的第一个向量批次。

  • y (张量) – 形状为 (*, n) 的第二个向量批次。

关键字参数
  • dim (int) – 计算点积的维度。默认值:-1

  • out (张量, 可选) – 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)

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