torch.vdot

torch.vdot(input, other, *, out=None) → Tensor

沿着维度计算两个一维向量的点积。

在符号中，此函数计算

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

其中 $\overline{x_i}$ 表示复向量的共轭，对于实向量而言它是恒等元。

注意

与 NumPy 的 vdot 不同，torch.vdot 故意只支持计算具有相同元素数量的两个 1D 张量的点积。

参见

torch.linalg.vecdot() 计算两个向量批次的点积，沿一个维度进行。

参数:

• 输入（Tensor）- 点积的第一个张量，必须是 1D。如果它是复数，则使用其共轭。

• 其他（张量）- 点积中的第二个张量，必须是 1 维的。

关键字参数:

注意

out（张量，可选）：输出张量。

示例：

>>> torch.vdot(torch.tensor([2, 3]), torch.tensor([2, 1]))
tensor(7)
>>> a = torch.tensor((1 +2j, 3 - 1j))
>>> b = torch.tensor((2 +1j, 4 - 0j))
>>> torch.vdot(a, b)
tensor([16.+1.j])
>>> torch.vdot(b, a)
tensor([16.-1.j])