mindchemistry.e3.o3.TensorSquare
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.. py:class:: mindchemistry.e3.o3.TensorSquare(irreps_in, irreps_out=None, filter_ir_out=None, ncon_dtype=float32, **kwargs)

    计算张量的平方张量积。
    等价于 `TensorProduct` 使用 `irreps_in2=None` 且 `instructions='full'` 或 `'connect'`。详细信息见 :class:`mindchemistry.e3.o3.TensorProduct`。
    如果提供了 `irreps_out`，此操作将是完全连接的。如果未提供 `irreps_out`，则此操作没有参数，类似于完全张量积。

    参数：
        - **irreps_in** (Union[str, Irrep, Irreps]) - 输入的 Irreps。
        - **irreps_out** (Union[str, Irrep, Irreps, None]) - 输出的 Irreps。默认值: ``None``。
        - **filter_ir_out** (Union[str, Irrep, Irreps, None]) - 过滤器，用于仅选择特定的 `Irrep` 输出。默认值: ``None``。
        - **irrep_norm** (str) - {'component', 'norm'}，输入和输出表示的假定标准化。默认值: ``'component'``。
        - **path_norm** (str) - {'element', 'path'}，路径权重的标准化方法。默认值: ``'element'``。
        - **weight_init** (str) - {'zeros', 'ones', 'truncatedNormal', 'normal', 'uniform', 'he_uniform', 'he_normal', 'xavier_uniform'}，权重的初始化方法。默认值: ``'normal'``。
        - **ncon_dtype** (mindspore.dtype) - `ncon` 计算模块的输入张量的类型。默认值: ``mindspore.float32``。

    异常：
        - **ValueError** - 如果 `irreps_out` 和 `filter_ir_out` 都不为 None。