mindspore.ops.vecdot

mindspore.ops.vecdot(x, y, *, axis=- 1)

在指定维度上，计算两批向量的点积。

计算公式如下， 如果 x 是复数向量，\(\bar{x_{i}}\) 表示向量中元素的共轭；如果 x 是实数向量，\(\bar{x_{i}}\) 表示向量中元素本身。

\[\sum_{i=1}^{n} \bar{x_{i}}{y_{i}}\]

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• x (Tensor) - 进行点积运算的第一批向量。它的shape是 \((*,N)\) ，其中 \(*\) 表示任意额外的维度。它支持广播。

• y (Tensor) - 进行点积运算的第二批向量。它的shape是 \((*,N)\) ，其中 \(*\) 表示任意额外的维度。它支持广播。

关键字参数：

• axis (int) - 进行点积运算的维度。默认值： -1 。

返回：

Tensor，它的shape与广播后得到的Tensor的shape几乎相同，但删掉了指定维度 axis 。

异常：

• TypeError - x 或 y 不是Tensor。

• TypeError - axis 的数据类型不是int。

• ValueError - axis 超出范围。

说明

当前在GPU上不支持复数。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> from mindspore import ops
>>> x = ms.Tensor([[1, 3], [5, 7], [9, 8]], dtype=ms.float32)
>>> y = ms.Tensor([[4, 5], [6, 7], [3, 2]], dtype=ms.float32)
>>> output = ops.vecdot(x, y, axis=-1)
>>> print(output)
[19. 79. 43.]