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。
outi=x∗Wi∗yT,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]
Wi:第i个学习到的权重,维度为 [M,N]
outi:输出的第i个元素
yT : 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))