torch.linalg.vecdot

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

沿着维度计算两个向量批次的点积。

在符号中，此函数计算

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

在维度 dim 上，其中 $\overline{x_i}$ 表示复数向量的共轭，对于实数向量则是恒等变换。

支持输入半精度、bfloat16、float、double、cfloat、cdouble 和整数数据类型。它还支持广播。

参数:

• x (张量) – 形状为 (*, n) 的第一个批次的向量。

• y (Tensor) – 第二批向量，形状为 (*, n)。

关键字参数:

• dim (int) – 计算点积的维度。默认值：-1。

• out（张量，可选）- 输出张量。如果为 None 则忽略。默认：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)