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e32452ef
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4月 17, 2020
作者:
S
Steffy-zxf
提交者:
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4月 17, 2020
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add paddle.tensor.mul/pow api chn doc (#2003)
add the the mul and pow api to the fluid tensor doc
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doc/fluid/api_cn/tensor_cn/mul_cn.rst
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/mul_cn.rst
+43
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doc/fluid/api_cn/tensor_cn/pow_cn.rst
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/pow_cn.rst
+39
-1
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/mul_cn.rst
浏览文件 @
e32452ef
.. _cn_api_tensor_argmax:
mul
-------------------------------
**版本升级,文档正在开发中**
.. py:function:: paddle.mul(x, y, x_num_col_dims=1, y_num_col_dims=1, out=None, name=None)
mul算子
此运算是用于对输入x和y执行矩阵乘法。
公式是:
.. math::
out = x * y
输入x和y都可以携带LoD(详细程度)信息。但输出仅与输入x共享LoD信息。
参数:
- **x** (Variable) - 乘法运算的第一个输入张量Tensor/LoDTensor。
- **y** (Variable) - 乘法运算的第二个输入张量Tensor/LoDTensor。
- **x_num_col_dims** (int,可选) - 默认值1, 可以将具有两个以上维度的张量作为输入。如果输入x是具有多于两个维度的张量,则输入x将先展平为二维矩阵。展平规则是:前 ``num_col_dims`` 将被展平成最终矩阵的第一个维度(矩阵的高度),其余的 rank(x) - num_col_dims 维度被展平成最终矩阵的第二个维度(矩阵的宽度)。结果是展平矩阵的高度等于x的前 ``x_num_col_dims`` 维数的乘积,展平矩阵的宽度等于x的最后一个 rank(x)- ``num_col_dims`` 个剩余维度的维数的乘积。例如,假设x是一个5-D张量,形状为(2,3,4,5,6),并且 ``x_num_col_dims`` 的值为3。 则扁平化后的张量具有的形即为(2x3x4,5x6)=(24,30)。
- **y_num_col_dims** (int,可选) - 默认值1, 可以将具有两个以上维度的张量作为输入。如果输入y是具有多于两个维度的张量,则y将首先展平为二维矩阵。 ``y_num_col_dims`` 属性确定y的展平方式。有关更多详细信息,请参阅 ``x_num_col_dims`` 的注释。
- **out** (Variable, 可选) - 默认值None,如果out不为空,则矩阵乘法运算结果存储在out变量中。
- **name** (str,可选) - 默认值None,输出的名称。该参数供开发人员打印调试信息时使用,具体用法参见 :ref:`api_guide_name`。当out和name同时不为空时,结果输出变量名与out保持一致。
返回:Variable(Tensor)乘法运算输出张量。
返回类型:变量(Variable)。
**代码示例**
.. code-block:: python
import paddle
import paddle.fluid as fluid
dataX = fluid.data(name="dataX", shape=[2, 5], dtype="float32")
dataY = fluid.data(name="dataY", shape=[5, 3], dtype="float32")
res = fluid.data(name="output", shape=[2, 3], dtype="float32")
output = paddle.mul(dataX, dataY,
x_num_col_dims = 1,
y_num_col_dims = 1,
out=res)
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/pow_cn.rst
浏览文件 @
e32452ef
.. _cn_api_tensor_argmax:
pow
-------------------------------
**版本升级,文档正在开发中**
.. py:function:: paddle.pow(input, exponent, out=None, name=None):
该OP是指数激活算子:
.. math::
out = x^{exponent}
参数:
- **x** (Variable)- 多维 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor`` ,数据类型为 ``float32`` 或 ``float64`` 。
- **exponent** (float32|Variable,可选)- ``float32`` 或形状为[1]的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``,数据类型为 ``float32``。Pow OP的指数因子。默认值:1.0。
- **out** (Variable, 可选) - 默认值None,如果out不为空,则该运算结果存储在out变量中。
- **name** (str,可选) - 默认值None,输出的名称。该参数供开发人员打印调试信息时使用,具体用法参见 :ref:`api_guide_name`。当out和name同时不为空时,结果输出变量名与out保持一致。
返回:维度与输入 `x` 相同的 ``Tensor`` 或 ``LoDTensor``,数据类型与 ``x`` 相同。
返回类型:Variable。
**代码示例:**
.. code-block:: python
import paddle
import paddle.fluid as fluid
x = fluid.data(name="x", shape=[32,32], dtype="float32")
# 示例1: 参数exponent是个浮点数
res = fluid.data(name="output", shape=[32,32], dtype="float32")
y_1 = paddle.pow(x, 2.0, out=res)
# y_1 is x^{2.0}
# 示例2: 参数exponent是个变量
exponent_tensor = fluid.layers.fill_constant([1], "float32", 3.0)
res = fluid.data(name="output", shape=[32,32], dtype="float32")
y_2 = paddle.pow(x, exponent_tensor, out=res)
# y_2 is x^{3.0}
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