jax.numpy.linalg.vecdot

内容

jax.numpy.linalg.vecdot#

jax.numpy.linalg.vecdot(x1, x2, /, *, axis=-1, precision=None, preferred_element_type=None)[source]#

计算两个数组的（批处理）向量共轭点积。

JAX 实现 numpy.linalg.vecdot().

参数：:

  • x1 (ArrayLike) – 左侧数组。

  • x2 (ArrayLike) – 右侧数组。`x2[axis]` 的大小必须与 `x1[axis]` 的大小匹配，其余维度必须是广播兼容的。

  • 轴 (int) – 计算点积的轴（默认：-1）

  • 精度 (PrecisionLike | None) – None (默认)，表示后端的默认精度；Precision 枚举值 (Precision.DEFAULT, Precision.HIGH 或 Precision.HIGHEST)；或者两个这样的值的元组，分别表示 x1 和 x2 的精度。

  • 首选元素类型 (DTypeLike | None | None) – None (默认)，表示输入类型的默认累积类型；或者数据类型，表示将结果累积到该数据类型并返回具有该数据类型的结果。

返回:

包含 x1 和 x2 沿 axis 的共轭点积的数组。非收缩维度将一起广播。

返回类型:

数组

另请参见

示例

两个 1D 数组的向量点积

>>> x1 = jnp.array([1, 2, 3])
>>> x2 = jnp.array([4, 5, 6])
>>> jnp.linalg.vecdot(x1, x2)
Array(32, dtype=int32)

两个 2D 数组的批量向量点积

>>> x1 = jnp.array([[1, 2, 3],
...                 [4, 5, 6]])
>>> x2 = jnp.array([[2, 3, 4]])
>>> jnp.linalg.vecdot(x1, x2, axis=-1)
Array([20, 47], dtype=int32)
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