PyTorch torch.inner 関数
Pytorch torch リファレンスマニュアルtorch.innerPyTorch において2つのテンソルの内積を計算する関数です。ベクトルに対してはドット積と等価であり、高次元テンソルに対しては指定された次元で内積を計算します。
関数定義
torch.inner(input, other, out=None)
パラメータ:
input(Tensor): 1つ目の入力テンソル。other(Tensor): 2つ目の入力テンソル。out(Tensor, オプション): 出力テンソル。
戻り値:
torch.Tensor: 内積の結果を返します。
使用例
例 - ベクトルの内積
import torch
# 2つのベクトルを作成
a = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
b = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0])
# 内積を計算
result = torch.inner(a, b)
print("ベクトル a:", a)
print("ベクトル b:", b)
print("内積結果:", result)
# 2つのベクトルを作成
a = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
b = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0])
# 内積を計算
result = torch.inner(a, b)
print("ベクトル a:", a)
print("ベクトル b:", b)
print("内積結果:", result)
出力結果は次のとおりです。
向量 a: tensor([1., 2., 3.]) 向量 b: tensor([4., 5., 6.]) 内积结果: tensor(32.)
例 - 行列の内積
import torch
# 2つの行列を作成
A = torch.randn(2, 3)
B = torch.randn(2, 3)
# 最後の次元で内積を計算
result = torch.inner(A, B)
print("A の形状:", A.shape)
print("B の形状:", B.shape)
print("結果の形状:", result.shape)
# 2つの行列を作成
A = torch.randn(2, 3)
B = torch.randn(2, 3)
# 最後の次元で内積を計算
result = torch.inner(A, B)
print("A の形状:", A.shape)
print("B の形状:", B.shape)
print("結果の形状:", result.shape)
その他の拡張