bilinear¶

paddle.nn.functional. bilinear ( x1, x2, weight, bias=None, name=None ) [源代码] ¶

该层对两个输入执行双线性张量积。详细的计算和返回值维度请参见 Bilinear

参数¶

x1 (int): 第一个输入的 Tensor ，数据类型为：float32、float64。

x2 (int): 第二个输入的 Tensor ，数据类型为：float32、float64。

weight (Parameter) ：本层的可学习参数。形状是 [out_features, in1_features, in2_features]。

bias (Parameter, 可选) : 本层的可学习偏置。形状是 [1, out_features]。默认值为None，如果被设置成None，则不会有bias加到output结果上。

name (str，可选) – 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，一个形为 [batch_size, out_features] 的 2-D 张量。

代码示例¶

import paddle
import numpy
import paddle.nn.functional as F

x1 = numpy.random.random((5, 5)).astype('float32')
x2 = numpy.random.random((5, 4)).astype('float32')
w = numpy.random.random((1000, 5, 4)).astype('float32')
b = numpy.random.random((1, 1000)).astype('float32')

result = F.bilinear(paddle.to_tensor(x1), paddle.to_tensor(x2), paddle.to_tensor(w), paddle.to_tensor(b))           # result shape [5, 1000]

PaddlePaddle

paddle.nn / functional / bilinear

bilinear¶

参数¶

返回¶

代码示例¶

PaddlePaddle

paddle

paddle.amp

paddle.callbacks

paddle.compat

paddle.distributed

paddle.distribution

paddle.fluid

paddle.io

paddle.jit

paddle.metric

paddle.nn

paddle.onnx

paddle.optimizer

paddle.regularizer

paddle.static

paddle.sysconfig

paddle.text

paddle.utils

paddle.vision

paddle.nn / functional / bilinear

bilinear¶

参数¶

返回¶

代码示例¶