baddbmm

paddle. baddbmm ( input, x, y, beta=1.0, alpha=1.0, out_dtype=None, name=None, *, out=None ) [源代码] 

计算 x 和 y 的批量矩阵乘积，将结果乘以标量 alpha，再加上 input 与标量 beta 的乘积，得到输出。其中 input 与 x、y 乘积的维度必须是可广播的。

计算过程的公式为：

\[out = \beta \times input + \alpha \times x \times y\]

其中 \(\beta\) 和 \(\alpha\) 是缩放因子。

备注

别名支持: 参数名 batch1 可替代 x，参数名 batch2 可替代 y ，如 baddbmm(input=tensor_input, batch1=tensor_x, batch2=tensor_y, ...) 等价于 baddbmm(input=tensor_input, x=tensor_x, y=tensor_y, ...) 。

参数

input (Tensor) - 输入 Tensor input，必须是一个 2 维或 3 维张量，数据类型支持 bfloat16、float16、float32、float64。

x (Tensor) - 输入 Tensor x，必须是一个形状为 [b, n, p] 的 3 维张量，数据类型支持 bfloat16、float16、float32、float64。 别名：batch1

y (Tensor) - 输入 Tensor y，必须是一个形状为 [b, p, m] 的 3 维张量，数据类型支持 bfloat16、float16、float32、float64。 别名：batch2

beta (float，可选) - 乘以 input 的标量，数据类型支持 float，默认值为 1.0。

alpha (float，可选) - 乘以 x*y 的标量，数据类型支持 float，默认值为 1.0。

out_dtype (paddle.dtype, 可选) - 输出数据类型，默认值为 None，表示输出数据类型与输入 input 数据类型一致。支持设置为以下数据类型：float16、bfloat16、float32、float64。

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

关键字参数

out (Tensor，可选) - 输出 Tensor，若不为 None，计算结果将保存在该 Tensor 中，默认值为 None。

返回

计算得到的 Tensor。Tensor 数据类型与输入 input 数据类型一致。

代码示例

          >>> import paddle

>>> x = paddle.ones([2, 2, 2])
>>> y = paddle.ones([2, 2, 2])
>>> input = paddle.ones([2, 2, 2])

>>> out = paddle.baddbmm(input=input, x=x, y=y, beta=0.5, alpha=5.0)
>>> out
Tensor(shape=[2, 2, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[[10.50000000, 10.50000000],
  [10.50000000, 10.50000000]],
 [[10.50000000, 10.50000000],
  [10.50000000, 10.50000000]]])

         