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tensordot_cn.rst

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tensordot

.. py:function:: paddle.tensordot(x, y, axes=2, name=None)

Tensor 缩并运算（Tensor Contraction），即沿着 axes 给定的多个轴对两个 Tensor 对应元素的乘积进行加和操作。

参数

  • x （Tensor）- 缩并运算操作的左 Tensor，数据类型为 float16 或 float32 或 float64。

  • y （Tensor）- 缩并运算操作的右 Tensor，与 x 具有相同的数据类型。

  • axes （int|tuple|list|Tensor）- 指定对 x 和 y 做缩并运算的轴，默认值为整数 2。

    1. axes 可以是一个非负整数。若输入的是一个整数 n，则表示对 x 的后 n 个轴和对 y 的前 n 个轴进行缩并运算。
    2. axes 可以是一个一维的整数 tuple 或 list，表示 x 和 y 沿着相同的轴方向进行缩并运算。例如，axes =[0, 1]表示 x 的前两个轴和 y 的前两个轴对应进行缩并运算。
    3. axes 可以是一个 tuple 或 list，其中包含一个或两个一维的整数 tuple|list|Tensor。如果 axes 包含一个 tuple|list|Tensor，则对 x 和 y 的相同轴做缩并运算，具体轴下标由该 tuple|list|Tensor 中的整数值指定。如果 axes 包含两个 tuple|list|Tensor，则第一个指定 x 做缩并运算的轴下标，第二个指定 y 的对应轴下标。如果 axes 包含两个以上的 tuple|list|Tensor，只有前两个会被作为轴下标序列使用，其它的将被忽略。
    4. axes 可以是一个 Tensor，这种情况下该 Tensor 会被转换成 list，然后应用前述规则确定做缩并运算的轴。请注意，输入 Tensor 类型的 axes 只在动态图模式下可用。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

返回

一个 Tensor，表示 Tensor 缩并的结果，数据类型与 x 和 y 相同。一般情况下，有 output.ndim = x.ndim + y.ndim - 2 \times n_{axes}，其中 n_{axes} 表示做 Tensor 缩并的轴数量。

  1. 本 API 支持 Tensor 维度广播，x 和 y 做缩并操作的对应维度 size 必须相等，或适用于广播规则。
  2. 本 API 支持 axes 扩展，当指定的 x 和 y 两个轴序列长短不一时，短的序列会自动在末尾补充和长序列相同的轴下标。例如，如果输入 axes =[[0, 1, 2, 3], [1, 0]]，则指定 x 的轴序列是[0, 1, 2, 3]，对应 y 的轴序列会自动从[1,0]扩展成[1, 0, 2, 3]。

代码示例

COPY-FROM: paddle.tensordot