TensorPrimitives.Dot Methode
Definition
Wichtig
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Überlädt
Dot(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>) |
Berechnet das Punktprodukt von zwei Tensoren, die Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit enthalten. |
Dot<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>) |
Berechnet das Punktprodukt von zwei Tensoren, die Zahlen enthalten. |
Dot(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>)
- Quelle:
- TensorPrimitives.cs
- Quelle:
- TensorPrimitives.Single.cs
- Quelle:
- TensorPrimitives.Single.cs
Berechnet das Punktprodukt von zwei Tensoren, die Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit enthalten.
public:
static float Dot(ReadOnlySpan<float> x, ReadOnlySpan<float> y);
public static float Dot (ReadOnlySpan<float> x, ReadOnlySpan<float> y);
static member Dot : ReadOnlySpan<single> * ReadOnlySpan<single> -> single
Public Shared Function Dot (x As ReadOnlySpan(Of Single), y As ReadOnlySpan(Of Single)) As Single
Parameter
Der erste Tensor, dargestellt als Spanne.
Der zweite Tensor, dargestellt als Spanne.
Gibt zurück
Das Punktprodukt.
Ausnahmen
Die Länge der x
muss mit der Länge von y
übereinstimmen.
Hinweise
Diese Methode berechnet effektiv das Äquivalent von: Span<float> products = ...; TensorPrimitives.Multiply(x, y, products); float result = TensorPrimitives.Sum(products);
, aber ohne zusätzlichen temporären Speicher für die Zwischenprodukte. Sie entspricht der durch BLAS1
definierten dot
Methode.
Wenn eines der Eingabeelemente gleich NaNist, ist der resultierende Wert auch NaN.
Diese Methode kann die zugrunde liegende C-Laufzeit aufrufen oder Anweisungen für die aktuelle Architektur verwenden. Genaue Ergebnisse können sich zwischen verschiedenen Betriebssystemen oder Architekturen unterscheiden.
Gilt für:
Dot<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>)
- Quelle:
- TensorPrimitives.Dot.cs
- Quelle:
- TensorPrimitives.Dot.cs
Berechnet das Punktprodukt von zwei Tensoren, die Zahlen enthalten.
public:
generic <typename T>
where T : System::Numerics::IAdditionOperators<T, T, T>, System::Numerics::IAdditiveIdentity<T, T>, System::Numerics::IMultiplyOperators<T, T, T>, System::Numerics::IMultiplicativeIdentity<T, T> static T Dot(ReadOnlySpan<T> x, ReadOnlySpan<T> y);
public static T Dot<T> (ReadOnlySpan<T> x, ReadOnlySpan<T> y) where T : System.Numerics.IAdditionOperators<T,T,T>, System.Numerics.IAdditiveIdentity<T,T>, System.Numerics.IMultiplyOperators<T,T,T>, System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<T,T>;
static member Dot : ReadOnlySpan<'T (requires 'T :> System.Numerics.IAdditionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IAdditiveIdentity<'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)> * ReadOnlySpan<'T (requires 'T :> System.Numerics.IAdditionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IAdditiveIdentity<'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)> -> 'T (requires 'T :> System.Numerics.IAdditionOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IAdditiveIdentity<'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplyOperators<'T, 'T, 'T> and 'T :> System.Numerics.IMultiplicativeIdentity<'T, 'T>)
Public Shared Function Dot(Of T As {IAdditionOperators(Of T, T, T), IAdditiveIdentity(Of T, T), IMultiplyOperators(Of T, T, T), IMultiplicativeIdentity(Of T, T)}) (x As ReadOnlySpan(Of T), y As ReadOnlySpan(Of T)) As T
Typparameter
- T
Parameter
Der erste Tensor, dargestellt als Spanne.
Der zweite Tensor, dargestellt als Spanne.
Gibt zurück
Das Punktprodukt.
Ausnahmen
Die Länge der x
muss mit der Länge von y
übereinstimmen.
Hinweise
Diese Methode berechnet effektiv das Äquivalent von: Span<T> products = ...; TensorPrimitives.Multiply(x, y, products); T result = TensorPrimitives.Sum(products);
, aber ohne zusätzlichen temporären Speicher für die Zwischenprodukte. Sie entspricht der durch BLAS1
definierten dot
Methode.
Wenn eines der Eingabeelemente gleich NaNist, ist der resultierende Wert auch NaN.
Diese Methode kann die zugrunde liegende C-Laufzeit aufrufen oder Anweisungen für die aktuelle Architektur verwenden. Genaue Ergebnisse können sich zwischen verschiedenen Betriebssystemen oder Architekturen unterscheiden.