jax.numpy.vecdot

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jax.numpy.vecdot#

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

执行两个批量向量的共轭乘法。

JAX 实现的 numpy.vecdot()。

参数:

  • a – 左侧数组。

  • b – 右侧数组。b[axis] 的大小必须与 a[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) – 可以是 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），或者是一个包含两个此类值的元组，指示 a 和 b 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。

  • x1 (ArrayLike)

  • x2 (ArrayLike)

返回:

包含沿 axis 的 a 和 b 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共轭点积：

>>> a = jnp.array([1j, 2j, 3j])
>>> b = jnp.array([4., 5., 6.])
>>> jnp.linalg.vecdot(a, b)
Array(0.-32.j, dtype=complex64)

两个二维数组的批量向量点积：

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