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 或 LoDTensor。
mat2 (Tensor) : 输入变量，类型为 Tensor 或 LoDTensor。
out (Tensor, 可选) – 指定存储运算结果的Tensor。如果设置为None或者不设置，将创建新的Tensor存储运算结果，默认值为None。
name （str，可选）- 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，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]
* 例 7:
input: [M], mat2: [N]
out: [M, N]
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)
# Tensor(shape=[3, 4], dtype=float32, place=CPUPlace, stop_gradient=True,
# [[11., 14., 17., 20.],
# [23., 30., 37., 44.],
# [35., 46., 57., 68.]])