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mindspore.ops.BatchMatMul

class mindspore.ops.BatchMatMul(transpose_a=False, transpose_b=False)

基于batch维度的两个Tensor的矩阵乘法。

$$\text{output}[...,:,:]=\text{matrix}(x[...,:,:])\ast \text{matrix}(y[...,:,:])$$

两个输入Tensor的秩必须不小于 2，如果是GPU或者CPU环境，两个输入Tensor必须具有相同的秩。

参数：

• transpose_a (bool，可选) - 如果为 True ，则在乘法之前转置 x 的最后两个维度。默认值： False 。

• transpose_b (bool，可选) - 如果为 True ，则在乘法之前转置 y 的最后两个维度。默认值： False 。

输入：

• x (Tensor) - 输入相乘的第一个Tensor，其shape为 $(\ast B,N,C)$ ，其中 $\ast B$ 表示批处理大小，可以是多维度， $N$ 和 $C$ 是最后两个维度的大小。如果 transpose_a 为True，则其shape必须为 $(\ast B,C,N)$ 。

• y (Tensor) - 输入相乘的第二个Tensor，其shape为 $(\ast B,C,M)$ 。如果 transpose_b 为True，则其shape必须为 $(\ast B,M,C)$ 。

输出：

Tensor，输出Tensor的shape为 $(\ast B,N,M)$ 。

异常：

• TypeError - transpose_a 或 transpose_b 不是bool。

• ValueError - x 的shape长度不等于 y 的shape长度或输入的shape长度小于2。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.ones(shape=[2, 4, 1, 3]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(np.ones(shape=[2, 4, 3, 4]), mindspore.float32)
>>> batmatmul = ops.BatchMatMul()
>>> output = batmatmul(x, y)
>>> print(output.shape)
(2, 4, 1, 4)
>>> x = Tensor(np.ones(shape=[2, 4, 3, 1]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(np.ones(shape=[2, 4, 3, 4]), mindspore.float32)
>>> batmatmul = ops.BatchMatMul(transpose_a=True)
>>> output = batmatmul(x, y)
>>> print(output.shape)
(2, 4, 1, 4)