torch.chain_matmul

torch.chain_matmul(*matrices, out=None) [source]

Возвращает матричное произведение $N$ 2-мерных тензоров. Это произведение эффективно вычисляется с помощью алгоритма цепочки матриц, который выбирает порядок, который требует наименьших затрат с точки зрения арифметических операций ([CLRS]). Обратите внимание, что поскольку это функция для вычисления произведения, $N$ должно быть больше или равно 2; если оно равно 2, то возвращается тривиальное матрично-матричное произведение. Если $N$ равно 1, то это действие без эффекта — исходная матрица возвращается как есть.

Предупреждение

torch.chain_matmul() устарела и будет удалена в будущей версии PyTorch. Используйте torch.linalg.multi_dot() вместо этого, которая принимает список из двух или более тензоров, а не несколько аргументов.

Параметры:

• matrices (Tensors...) – последовательность из 2 или более 2-мерных тензоров, произведение которых нужно определить.
• out (Tensor, optional) – выходной тензор. Игнорируется, если out = None.

Возвращает:

если $i^{th}$ тензор имел размерности $p_{i} \times p_{i + 1}$, то произведение имело бы размерности $p_{1} \times p_{N + 1}$.

Тип возвращаемого значения:

Tensor

Пример:

>>> a = torch.randn(3, 4)
>>> b = torch.randn(4, 5)
>>> c = torch.randn(5, 6)
>>> d = torch.randn(6, 7)
>>> # will raise a deprecation warning
>>> torch.chain_matmul(a, b, c, d)
tensor([[ -2.3375,  -3.9790,  -4.1119,  -6.6577,   9.5609, -11.5095,  -3.2614],
        [ 21.4038,   3.3378,  -8.4982,  -5.2457, -10.2561,  -2.4684,   2.7163],
        [ -0.9647,  -5.8917,  -2.3213,  -5.2284,  12.8615, -12.2816,  -2.5095]])