jax.numpy.linalg.vecdot

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jax.numpy.linalg.vecdot#

jax.numpy.linalg.vecdot(x1, x2, /, *, axis=-1, precision=None, preferred_element_type=None)[源代码][源代码]#

计算两个数组的（批量）向量共轭点积。

JAX 实现 numpy.linalg.vecdot()。

参数:

  • x1 (ArrayLike) – 左侧数组。

  • x2 (ArrayLike) – 右侧数组。x2[axis] 的大小必须与 x1[axis] 的大小匹配，其余维度必须广播兼容。

  • axis (int) – 计算点积的轴（默认：-1）

  • precision (PrecisionLike) – 要么 None``（默认），这意味着后端的默认精度，一个 :class:`~jax.lax.Precision` 枚举值（``Precision.DEFAULT、Precision.HIGH 或 Precision.HIGHEST），或一个包含两个此类值的元组，指示 x1 和 x2 的精度。

  • preferred_element_type (DTypeLike | None) – ``None``（默认），这意味着输入类型的默认累积类型，或者是一个数据类型，指示将结果累积到并返回该数据类型的结果。

返回:

包含沿 axis 的 x1 和 x2 的共轭点积的数组。非收缩维度一起广播。

返回类型:

Array

参见

示例

两个一维数组的向量点积：

>>> x1 = jnp.array([1, 2, 3])
>>> x2 = jnp.array([4, 5, 6])
>>> jnp.linalg.vecdot(x1, x2)
Array(32, dtype=int32)

两个二维数组的批量向量点积：

>>> x1 = jnp.array([[1, 2, 3],
...                 [4, 5, 6]])
>>> x2 = jnp.array([[2, 3, 4]])
>>> jnp.linalg.vecdot(x1, x2, axis=-1)
Array([20, 47], dtype=int32)
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