jax.numpy.inner

内容

jax.numpy.inner#

jax.numpy.inner(a, b, *, precision=None, preferred_element_type=None)[source]#

计算两个数组的内积。

JAX 实现的 numpy.inner().

与 jax.numpy.matmul() 或 jax.numpy.dot() 不同，此操作始终沿着每个输入的最后一个维度进行收缩。

参数:

  • a (ArrayLike) – 形状为 (..., N) 的数组

  • b (ArrayLike) – 形状为 (..., N) 的数组

  • precision (PrecisionLike) – 可以是 None（默认值），表示使用后端的默认精度，也可以是 Precision 枚举值（Precision.DEFAULT、Precision.HIGH 或 Precision.HIGHEST），或者是一个包含两个此类值的元组，分别表示 a 和 b 的精度。

  • preferred_element_type (DType | None) – 可以是 None（默认值），表示使用输入类型的默认累加类型，也可以是数据类型，表示将结果累加到该数据类型并返回具有该数据类型的结果。

返回值:

形状为 (*a.shape[:-1], *b.shape[:-1]) 的数组，包含输入的批次向量积。

返回类型:

数组

参见

示例

对于一维输入，这将实现标准（非共轭）向量乘法

>>> a = jnp.array([1j, 3j, 4j])
>>> b = jnp.array([4., 2., 5.])
>>> jnp.inner(a, b)
Array(0.+30.j, dtype=complex64)

对于多维输入，批次维度将被堆叠而不是广播

>>> a = jnp.ones((2, 3))
>>> b = jnp.ones((5, 3))
>>> jnp.inner(a, b).shape
(2, 5)
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