cross
计算两个 Tensor 在 axis 维度上的向量积（叉积）。
输入 Tensor 必须有相同的形状，且指定维度的长度必须为 3。如果未指定 axis，默认选取第一个长度为 3 的维度。
参数
x (Tensor) - 第一个输入 Tensor，数据类型为：float16、float32、float64、int32、int64、complex64、complex128。别名
input。y (Tensor) - 第二个输入 Tensor，数据类型为：float16、float32、float64、int32、int64、complex64、complex128。别名
other。axis (int，可选) - 沿着此维度进行向量积操作。默认值为 9，表示选取第一个长度为 3 的维度。别名
dim。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。
返回
计算后的 Tensor，数据类型与输入 x 相同。
代码示例
>>> import paddle
>>> x = paddle.to_tensor(
... [
... [1.0, 1.0, 1.0],
... [2.0, 2.0, 2.0],
... [3.0, 3.0, 3.0],
... ]
... )
>>> y = paddle.to_tensor(
... [
... [1.0, 1.0, 1.0],
... [1.0, 1.0, 1.0],
... [1.0, 1.0, 1.0],
... ]
... )
>>> z1 = paddle.cross(x, y)
>>> print(z1)
Tensor(shape=[3, 3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[-1., -1., -1.],
[ 2., 2., 2.],
[-1., -1., -1.]])
>>> z2 = paddle.cross(x, y, axis=1)
>>> print(z2)
Tensor(shape=[3, 3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])