jax.numpy.inner

jax.numpy.inner(a, b, *, precision=None, preferred_element_type=None)

计算两个数组的内积。

JAX 对 numpy.inner() 的实现。

与 jax.numpy.matmul() 或 jax.numpy.dot() 不同，此函数始终沿着每个输入的最后一个维度执行收缩。

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)，表示后端默认精度；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，表示 a 和 b 的精度。

• preferred_element_type (DType | None) – 可以是 None (默认)，表示输入类型的默认累加类型；或者是一个数据类型，表示将结果累加到该数据类型并返回该数据类型的结果。

返回:

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

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.vecdot(): 沿指定轴进行共轭乘法。

• jax.numpy.tensordot(): 通用张量乘法。

• jax.numpy.matmul(): 通用批量矩阵和向量乘法。

示例

对于 1D 输入，此函数实现标准的（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，批量维度会堆叠而不是广播

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