mm
用于两个输入矩阵的相乘。
两个输入的形状可为任意维度，但当任一输入维度大于 3 时，两个输入的维度必须相等。
如果原始 Tensor input 或 mat2 的秩为 1 且未转置，则矩阵相乘后的前置或附加维度 1 将移除。
参数
input (Tensor) - 输入变量，类型为 Tensor。支持的数据类型：bfloat16、float16、float32、float64、int8、int32、int64、complex64、complex128。
mat2 (Tensor) - 输入变量，类型为 Tensor。支持的数据类型：bfloat16、float16、float32、float64、int8、int32、int64、complex64、complex128。
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
Tensor，矩阵相乘后的结果。
* 例 1:
input: [B, ..., M, K], mat2: [B, ..., K, N]
out: [B, ..., M, N]
* 例 2:
input: [B, M, K], mat2: [B, K, N]
out: [B, M, N]
* 例 3:
input: [B, M, K], mat2: [K, N]
out: [B, M, N]
* 例 4:
input: [M, K], mat2: [K, N]
out: [M, N]
* 例 5:
input: [B, M, K], mat2: [K]
out: [B, M]
* 例 6:
input: [K], mat2: [K]
out: [1]
代码示例
>>> import paddle
>>> input = paddle.arange(1, 7).reshape((3, 2)).astype('float32')
>>> mat2 = paddle.arange(1, 9).reshape((2, 4)).astype('float32')
>>> out = paddle.mm(input, mat2)
>>> out
Tensor(shape=[3, 4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[11., 14., 17., 20.],
[23., 30., 37., 44.],
[35., 46., 57., 68.]])