BilinearTensorProduct¶

class paddle.fluid.dygraph. BilinearTensorProduct ( input1_dim, input2_dim, output_dim, name=None, act=None, param_attr=None, bias_attr=None, dtype='float32' ) [源代码] ¶

该接口用于构建 BilinearTensorProduct 类的一个可调用对象，具体用法参照 代码示例。双线性乘积计算式子如下。

$out_{i} = x * W_{i} * {y^\mathrm{T}}, i=0,1,...,size-1$

式中，

$x$ ：第一个输入，分别包含M个元素，维度为 $[batch\_size, M]$
$y$ ：第二个输入，分别包含N个元素，维度为 $[batch\_size, N]$
$W_i$ ：第i个学习到的权重，维度为 $[M,N]$
$out_i$ ：输出的第i个元素
$y^T$ ： $y$ 的转置

参数¶

input1_dim (int) – 第一个输入的维度大小。

input1_dim (int) – 第二个输入的维度大小。

output_dim (int) – 输出的维度。

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

act (str，可选) – 对输出应用的激励函数。默认值为None。

param_attr (ParamAttr) – 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) – 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。

dtype (str，可选) - 数据类型，可以为"float32"或"float64"。默认值为"float32"。

返回¶

Tensor，维度为[batch_size, size]的2D Tensor，数据类型与输入数据类型相同。

代码示例¶

import paddle
import numpy

layer1 = numpy.random.random((5, 5)).astype('float32')
layer2 = numpy.random.random((5, 4)).astype('float32')
bilinearTensorProduct = paddle.nn.BilinearTensorProduct(
    input1_dim=5, input2_dim=4, output_dim=1000)
ret = bilinearTensorProduct(paddle.to_tensor(layer1),
                            paddle.to_tensor(layer2))

属性¶

weight¶

本层的可学习参数，类型为 Parameter

bias¶

本层的可学习偏置，类型为 Parameter