kron¶
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)
>>> out
Tensor(shape=[6, 6], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[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]])