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mindspore.ops.MatMul

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

将矩阵 a 和矩阵 b 相乘。

$$(Output{)}_{ij}=\sum _{k=1}^p{a}_{ik}{b}_{kj}=a_{i1}{b}_{1j}+a_{i2}{b}_{2j}+\cdots +a_{ip}{b}_{pj},p\in N$$

其中， $i,j$ 表示输出的第i行和第j列元素。

说明

• 对于 $N\ast M$ 不能被16整除的情况下，在Ascend环境上性能会比较差。

• 输入Tensor的数据类型必须一致。

• Ascend上，暂不支持float64类型。

参数：

• transpose_a (bool) - 如果为 True ，则在相乘之前转置 a。默认值： False 。

• transpose_b (bool) - 如果为 True ，则在相乘之前转置 b。默认值： False 。

输入：

• a (Tensor) - 要相乘的第一个Tensor。如果 transpose_a 为 False ，则该Tensor的shape为 $(N,C)$ ；否则，该Tensor的shape为 $(C,N)$ 。

• b (Tensor) - 要相乘的第二个Tensor。如果 transpose_b 为 False ，则该Tensor的shape为 $(C,M)$ ；否则，该Tensor的shape为 $(M,C)$ 。

输出：

Tensor，输出Tensor的shape为 $(N,M)$ 。

异常：

• TypeError - transpose_a 或 transpose_b 不是bool。

• TypeError - a 的dtype和 b 的dtype不一致。

• ValueError - 矩阵 a 的列不等于矩阵 b 的行。

• ValueError - a 或 b 的维度不等于2。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> a = Tensor(np.ones(shape=[1, 3]), mindspore.float32)
>>> b = Tensor(np.ones(shape=[3, 4]), mindspore.float32)
>>> matmul = ops.MatMul()
>>> output = matmul(a, b)
>>> print(output)
[[3. 3. 3. 3.]]