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beta)torch_npu.npu_bmmV2

接口原型

torch_npu.npu_bmmV2(self, mat2, output_sizes) -> Tensor

功能描述

将矩阵“a”乘以矩阵“b”,生成“a*b”。支持FakeTensor模式。

参数说明

  • self (Tensor) - 2D或更高维度矩阵张量。数据类型:float16、float32、int32。格式:[ND, NHWC, FRACTAL_NZ]。
  • mat2 (Tensor) - 2D或更高维度矩阵张量。数据类型:float16、float32、int32。格式:[ND, NHWC, FRACTAL_NZ]。
  • output_sizes (ListInt,默认值为[]) - 输出的shape,用于matmul的反向传播。

调用示例

示例一:

>>> mat1 = torch.randn(10, 3, 4).npu()
>>> mat2 = torch.randn(10, 4, 5).npu()
>>> res = torch_npu.npu_bmmV2(mat1, mat2, [])
>>> res.shape
torch.Size([10, 3, 5])

示例二:

//FakeTensor模式
>>> from torch._subclasses.fake_tensor import FakeTensorMode
>>> with FakeTensorMode():
...     mat1 = torch.randn(10, 3, 4).npu()
...     mat2 = torch.randn(10, 4, 5).npu()
...     result = torch_npu.npu_bmmV2(mat1, mat2, [])
...
>>> result
FakeTensor(..., device='npu:0', size=(10, 3, 5))
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