mindspore.numpy.dot =================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/br_base/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/br_base/docs/api/api_python/numpy/mindspore.numpy.dot.rst :alt: 查看源文件 .. py:function:: mindspore.numpy.dot(a, b) 返回两个数组的点积。 具体来说,如果 `a` 和 `b` 都是1-D数组,它是向量的内积(没有复数共轭)。 如果 `a` 和 `b` 都是2-D数组,它是矩阵乘法。 如果 `a` 或 `b` 是0-D的(标量),则等同于乘法。 如果 `a` 为N-D数组且 `b` 为1-D数组,它在 `a` 的最后一个轴上与 `b` 计算求和乘积。 如果 `a` 是N-D数组且 `b` 是M-D数组(其中M>=2),它在 `a` 的最后一个轴上与 `b` 的倒数第二个轴上计算求和乘积: ``dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j, :] * b[k, :, m])`` 。 .. note:: 不支持NumPy的 `out` 参数。在 GPU 上,支持的数据类型为 np.float16, np.float32 和 np.float64。 在 CPU 上,支持的数据类型为 np.float16, np.float32 和 np.float64。 参数: - **a** (Tensor) - 输入Tensor。 - **b** (Tensor) - 输入Tensor。 返回: Tensor或标量, `a` 和 `b` 的点积。如果 `a` 和 `b` 都是标量或都是1-D数组,则返回一个标量,否则返回一个数组。 异常: - **ValueError** - 如果 `a` 的最后一个维度的大小与 `b` 的倒数第二个维度的大小不同。