torch.functional.chain_matmul

torch.functional.chain_matmul(*matrices, out=None)

返回 $N$ 个 2 维张量的矩阵乘积。此乘积使用矩阵链顺序算法高效计算，该算法选择算术运算成本最低的顺序（[CLRS]）。请注意，由于这是一个计算乘积的函数，因此 $N$ 必须大于或等于 2；如果等于 2，则返回平凡的矩阵-矩阵乘积。如果 $N$ 为 1，则这是一个无操作 - 返回原始矩阵。

警告

torch.chain_matmul() 已弃用，并将在未来的 PyTorch 版本中移除。请使用 torch.linalg.multi_dot() 代替，它接受一个包含两个或更多张量的列表，而不是多个参数。

参数

• matrices (Tensors...) – 要确定其乘积的 2 个或更多 2 维张量的序列。

• out (Tensor, optional) – 输出张量。如果 out = None，则忽略。

返回

如果第 $i^{th}$ 张量的维度为 $p_{i} \times p_{i + 1}$，则乘积的维度为 $p_{1} \times p_{N + 1}$.

返回类型

张量

示例

>>> a = torch.randn(3, 4)
>>> b = torch.randn(4, 5)
>>> c = torch.randn(5, 6)
>>> d = torch.randn(6, 7)
>>> # will raise a deprecation warning
>>> torch.chain_matmul(a, b, c, d)
tensor([[ -2.3375,  -3.9790,  -4.1119,  -6.6577,   9.5609, -11.5095,  -3.2614],
        [ 21.4038,   3.3378,  -8.4982,  -5.2457, -10.2561,  -2.4684,   2.7163],
        [ -0.9647,  -5.8917,  -2.3213,  -5.2284,  12.8615, -12.2816,  -2.5095]])