kron

paddle. kron ( x, y, out=None, name=None ) [源代码]

Kronecker Product 算子。

计算两个 Tensor 的克罗内克积,结果是一个合成的 Tensor,由第二个 Tensor 经过第一个 Tensor 中的元素缩放后的组块构成。

预设两个 Tensor $X$ 和 $Y$ 的秩 (rank) 相同,如有必要,将会在秩较小的 Tensor 的形状前面补上 1。令 $X$ 的形状是 [$r_0$, $r_1$, ..., $r_N$],$Y$ 的形状是 [$s_0$, $s_1$, ..., $s_N$],那么输出 Tensor 的形状是 [$r_{0}s_{0}$, $r_{1}s_{1}$, ..., $r_{N}s_{N}$],其中的元素是 $X$ 和 $Y$ 中的元素的乘积。

公式为

\[output[k_{0}, k_{1}, ..., k_{N}] = X[i_{0}, i_{1}, ..., i_{N}] * Y[j_{0}, j_{1}, ..., j_{N}]\]

其中

\[k_{t} = i_{t} * s_{t} + j_{t}, t = 0, 1, ..., N\]

参数

  • x (Tensor) – Kron OP 的第一个输入。多维 Tensor,数据类型为 float16、float32、float64、int32 或 int64。

  • y (Tensor) – Kron OP 的第二个输入。多维 Tensor,数据类型为 float16、float32、float64、int32 或 int64,与 x 相同。

  • out (Tensor,可选) - 指定算子输出结果的 Tensor,可以是程序中已经创建的任何 Tensor。默认值为 None,此时将创建新的 Tensor 来保存输出结果。

  • 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

多维 Tensor,数据类型为 float16、float32、float64、int32 或 int64,与 x 一致。

代码示例

import paddle
x = paddle.to_tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype='int64')
y = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype='int64')
out = paddle.kron(x, y)
print(out)
#        [[1, 2, 3, 2, 4, 6],
#         [ 4,  5,  6,  8, 10, 12],
#         [ 7,  8,  9, 14, 16, 18],
#         [ 3,  6,  9,  4,  8, 12],
#         [12, 15, 18, 16, 20, 24],
#         [21, 24, 27, 28, 32, 36]])