jax.numpy.linalg.vecdot

jax.numpy.linalg.vecdot(x1, x2, /, *, axis=-1, precision=None, preferred_element_type=None)

計算兩個陣列的（批次）向量共軛點積。

JAX 版本的 numpy.linalg.vecdot() 實作。

參數:

• x1 (ArrayLike) – 左手邊陣列。

• x2 (ArrayLike) – 右手邊陣列。x2[axis] 的大小必須與 x1[axis] 的大小相符，剩餘維度必須可廣播。

• axis (int) – 計算點積的軸 (預設: -1)

• precision (PrecisionLike | None) – None (預設)，表示後端的預設精度； Precision 列舉值 (Precision.DEFAULT, Precision.HIGH 或 Precision.HIGHEST)；或一組包含兩個值的元組，表示 x1 和 x2 的精度。

• preferred_element_type (DTypeLike | None | None) – None (預設)，表示輸入型別的預設累積型別；或一資料型別，表示將結果累積至該資料型別，並傳回該資料型別的結果。

傳回:

陣列，包含 x1 和 x2 沿著 axis 的共軛點積。非收縮維度會廣播在一起。

傳回型別:

Array

另請參閱

• jax.numpy.vecdot(): jax.numpy 命名空間中相似的 API。

• jax.numpy.linalg.matmul(): 矩陣乘法。

• jax.numpy.linalg.tensordot(): 一般張量點積。

範例

兩個 1D 陣列的向量點積

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

兩個 2D 陣列的批次向量點積

>>> 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)