torch.linalg.vecdot

torch.linalg.vecdot(x, y, *, dim=-1, out=None) → Tensor

计算两个向量批在某个维度上的点积。

用符号表示，该函数计算

$$\sum_{i=1}^n \overline{x_i}y_i.$$

在 dim 维度上，其中 $\overline{x_i}$ 表示复向量的共轭，对于实向量则表示自身。

支持 half, bfloat16, float, double, cfloat, cdouble 和 integral 数据类型。也支持广播。

参数

• x (Tensor) – 第一个向量批，形状为 (*, n)。

• y (Tensor) – 第二个向量批，形状为 (*, n)。

关键字参数

• dim (int) – 计算点积的维度。默认值：-1。

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

示例

>>> v1 = torch.randn(3, 2)
>>> v2 = torch.randn(3, 2)
>>> linalg.vecdot(v1, v2)
tensor([ 0.3223,  0.2815, -0.1944])
>>> torch.vdot(v1[0], v2[0])
tensor(0.3223)