megengine.functional.matmul¶
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matmul(inp1, inp2, transpose_a=False, transpose_b=False, compute_mode='DEFAULT', format='DEFAULT')[源代码]¶ 对矩阵
inp1和inp2进行矩阵乘法。当输入的dim不同时，执行的函数是不同的：
都是1维张量，此时等价于点积运算。
都是2维张量，此时是普通的矩阵乘法。
如果其中一个输入张量是1维的，此时是一个矩阵和一个向量相乘。
如果至少有一个张量是3维的或大于3维的，此时会进行批矩阵乘法，低维的张量会被广播。例如：
inp1: (n, k, m), inp2: (n, m, p), 返回: (n, k, p)
inp1: (n, k, m), inp2: (m, p), 返回: (n, k, p)
inp1: (n, j, k, m), inp2: (n, j, m, p), 返回: (n, j, k, p)
- 参数
inp1 (
Tensor) – 相乘计算中的第一个矩阵。inp2 (
Tensor) – 相乘计算中的第二个矩阵。
- 返回类型
Tensor- 返回
输出张量。
例如：
import numpy as np from megengine import tensor import megengine.functional as F data1 = tensor(np.arange(0, 6, dtype=np.float32).reshape(2, 3)) data2 = tensor(np.arange(0, 6, dtype=np.float32).reshape(3, 2)) out = F.matmul(data1, data2) print(out.numpy())
输出：
[[10. 13.] [28. 40.]]