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mindspore.nn.MatMul

class mindspore.nn.MatMul(transpose_x1=False, transpose_x2=False)

Multiplies matrix x1 by matrix x2.

nn.MatMul will be deprecated in future versions. Please use ops.matmul instead.

• If both x1 and x2 are 1-dimensional, the dot product is returned.

• If the dimensions of x1 and x2 are all not greater than 2, the matrix-matrix product will be returned. Note if one of ‘x1’ and ‘x2’ is 1-dimensional, the argument will first be expanded to 2 dimension. After the matrix multiply, the expanded dimension will be removed.

• If at least one of x1 and x2 is N-dimensional (N>2), the none-matrix dimensions(batch) of inputs will be broadcasted and must be broadcastable. Note if one of ‘x1’ and ‘x2’ is 1-dimensional, the argument will first be expanded to 2 dimension and then the none-matrix dimensions will be broadcasted. after the matrix multiply, the expanded dimension will be removed. For example, if x1 is a $(j\times 1\times n\times m)$ tensor and x2 is b $(k\times m\times p)$ tensor, the output will be a $(j\times k\times n\times p)$ tensor.

Parameters

• transpose_x1 (bool) – If true, a is transposed before multiplication. Default: False.

• transpose_x2 (bool) – If true, b is transposed before multiplication. Default: False.

Inputs:

• x1 (Tensor) - The first tensor to be multiplied.

• x2 (Tensor) - The second tensor to be multiplied.

Outputs:

Tensor, the shape of the output tensor depends on the dimension of input tensors.

Raises

• TypeError – If transpose_x1 or transpose_x2 is not a bool.

• ValueError – If the column of matrix dimensions of x1 is not equal to the row of matrix dimensions of x2.

Supported Platforms:

Ascend GPU CPU

Examples

>>> net = nn.MatMul()
>>> x1 = Tensor(np.ones(shape=[3, 2, 3]), mindspore.float32)
>>> x2 = Tensor(np.ones(shape=[3, 4]), mindspore.float32)
>>> output = net(x1, x2)
>>> print(output.shape)
(3, 2, 4)