未验证 提交 4d312e66 编写于 作者: L LutaoChu 提交者: GitHub

fix cross op doc for API2.0, test=develop, test=document_fix (#2287)

fix cross op doc for API2.0
上级 03b44eb2
...@@ -20,6 +20,7 @@ paddle.tensor ...@@ -20,6 +20,7 @@ paddle.tensor
tensor/cos.rst tensor/cos.rst
tensor/create_tensor.rst tensor/create_tensor.rst
tensor/crop_tensor.rst tensor/crop_tensor.rst
tensor/cross.rst
tensor/cumsum.rst tensor/cumsum.rst
tensor/diag.rst tensor/diag.rst
tensor/div.rst tensor/div.rst
......
.. _api_tensor_cn_cos:
cross
-------------------------------
:doc_source: paddle.tensor.cross
...@@ -3,50 +3,54 @@ ...@@ -3,50 +3,54 @@
cross cross
------------------------------- -------------------------------
.. py:function:: paddle.cross(input, other, dim=None) .. py:function:: paddle.cross(x, y, axis=None, name=None)
:alias_main: paddle.cross :alias_main: paddle.cross
:alias: paddle.cross,paddle.tensor.cross,paddle.tensor.linalg.cross :alias: paddle.cross,paddle.tensor.cross,paddle.tensor.linalg.cross
该OP返回在 ``dim`` 维度上,两个张量 ``input`` 和 ``other`` 的向量积(叉积)。 ``input`` 和 ``other`` 必须有相同的形状, 计算张量 ``x`` 和 ``y`` 在 ``axis`` 维度上的向量积(叉积)。 ``x`` 和 ``y`` 必须有相同的形状,
且指定的 ``dim`` 维上 ``size`` 必须为3,如果 ``dim`` 未指定,默认选取第一个 ``size`` 等于3的维度。 且指定的 ``axis`` 的长度必须为3. 如果未指定 ``axis`` ,默认选取第一个长度为3的 ``axis`` .
**参数**: **参数**:
- **input** (Variable)– 第一个输入张量。 - **x** (Variable)– 第一个输入张量。
- **other** (Variable)– 第二个输入张量。 - **y** (Variable)– 第二个输入张量。
- **dim** (int, optional) – 沿着此维进行叉积操作,若未指定,则默认选取第一个 ``size`` 等于3的维度 - **axis** (int, optional) – 沿着此维进行向量积操作。默认选取第一个长度为3的 ``axis`` .
- **name** (str,可选)- 输出的名字。默认值为None。该参数供开发人员打印调试信息时使用,具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
**返回**: **返回**:向量积的结果。
- **Variable** ,数据类型同输入。
**返回类型**:Variable
**代码示例**: **代码示例**:
.. code-block:: python .. code-block:: python
import paddle import paddle
import paddle.fluid as fluid from paddle.imperative import to_variable
import numpy as np import numpy as np
paddle.enable_imperative()
data_x = np.array([[1.0, 1.0, 1.0], data_x = np.array([[1.0, 1.0, 1.0],
[2.0, 2.0, 2.0], [2.0, 2.0, 2.0],
[3.0, 3.0, 3.0]]) [3.0, 3.0, 3.0]])
data_y = np.array([[1.0, 1.0, 1.0], data_y = np.array([[1.0, 1.0, 1.0],
[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0],
[1.0, 1.0, 1.0]]) [1.0, 1.0, 1.0]])
x = to_variable(data_x)
y = to_variable(data_y)
with fluid.dygraph.guard(): z1 = paddle.cross(x, y)
x = fluid.dygraph.to_variable(data_x) print(z1.numpy())
y = fluid.dygraph.to_variable(data_y) # [[-1. -1. -1.]
out_z1 = paddle.cross(x, y)
print(out_z1.numpy())
#[[-1. -1. -1.]
# [ 2. 2. 2.] # [ 2. 2. 2.]
# [-1. -1. -1.]] # [-1. -1. -1.]]
out_z2 = paddle.cross(x, y, dim=1)
print(out_z2.numpy()) z2 = paddle.cross(x, y, axis=1)
#[[0. 0. 0.] print(z2.numpy())
# [[0. 0. 0.]
# [0. 0. 0.] # [0. 0. 0.]
# [0. 0. 0.]] # [0. 0. 0.]]
......
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