mindspore.numpy.dot

mindspore.numpy.dot(a, b)[源代码]

返回两个数组的点积。

具体来说，如果 a 和 b 都是1-D数组，它是向量的内积(没有复数共轭)。如果 a 和 b 都是2-D数组，它是矩阵乘法。如果 a 或 b 是0-D的(标量)，则等同于乘法。如果 a 为N-D数组且 b 为1-D数组，它在 a 的最后一个轴上与 b 计算求和乘积。如果 a 是N-D数组且 b 是M-D数组(其中M>=2)，它在 a 的最后一个轴上与 b 的倒数第二个轴上计算求和乘积： dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j, :] * b[k, :, m]) 。

说明

不支持NumPy的 out 参数。在 GPU 上，支持的数据类型为 np.float16, np.float32 和 np.float64。在 CPU 上，支持的数据类型为 np.float16, np.float32 和 np.float64。

参数：

a (Tensor) - 输入Tensor。
b (Tensor) - 输入Tensor。

返回：

Tensor或标量， a 和 b 的点积。如果 a 和 b 都是标量或都是1-D数组，则返回一个标量，否则返回一个数组。

异常：

ValueError - 如果 a 的最后一个维度的大小与 b 的倒数第二个维度的大小不同。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> a = np.full((1, 3), 7).astype('float32')
>>> b = np.full((2, 3, 4), 5).astype('float32')
>>> output = np.dot(a, b)
>>> print(output)
[[[105. 105. 105. 105.]
[105. 105. 105. 105.]]]