TensorPrimitives.Dot Método
Definição
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Dot(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>) |
Calcula o produto de ponto de dois tensores que contêm números de ponto flutuante de precisão única. |
Dot<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>) |
Calcula o produto de ponto de dois tensores que contêm números. |
Dot(ReadOnlySpan<Single>, ReadOnlySpan<Single>)
- Origem:
- TensorPrimitives.cs
- Origem:
- TensorPrimitives.Single.cs
- Origem:
- TensorPrimitives.Single.cs
Calcula o produto de ponto de dois tensores que contêm números de ponto flutuante de precisão única.
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
Parâmetros
O primeiro tensor, representado como um intervalo.
O segundo tensor, representado como um intervalo.
Retornos
O produto ponto.
Exceções
O comprimento de x
deve ser igual ao comprimento de y
.
Comentários
Esse método calcula efetivamente o equivalente a: Span<float> products = ...; TensorPrimitives.Multiply(x, y, products); float result = TensorPrimitives.Sum(products);
mas sem exigir armazenamento temporário adicional para os produtos intermediários. Corresponde ao método dot
definido por BLAS1
.
Se qualquer um dos elementos de entrada for igual a NaN, o valor resultante também será NaN.
Esse método pode chamar o runtime C subjacente ou empregar instruções específicas para a arquitetura atual. Os resultados exatos podem ser diferentes entre diferentes sistemas operacionais ou arquiteturas.
Aplica-se a
Dot<T>(ReadOnlySpan<T>, ReadOnlySpan<T>)
- Origem:
- TensorPrimitives.Dot.cs
- Origem:
- TensorPrimitives.Dot.cs
Calcula o produto de ponto de dois tensores que contêm números.
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
Parâmetros de tipo
- T
Parâmetros
O primeiro tensor, representado como um intervalo.
O segundo tensor, representado como um intervalo.
Retornos
O produto ponto.
Exceções
O comprimento de x
deve ser igual ao comprimento de y
.
Comentários
Esse método calcula efetivamente o equivalente a: Span<T> products = ...; TensorPrimitives.Multiply(x, y, products); T result = TensorPrimitives.Sum(products);
mas sem exigir armazenamento temporário adicional para os produtos intermediários. Corresponde ao método dot
definido por BLAS1
.
Se qualquer um dos elementos de entrada for igual a NaN, o valor resultante também será NaN.
Esse método pode chamar o runtime C subjacente ou empregar instruções específicas para a arquitetura atual. Os resultados exatos podem ser diferentes entre diferentes sistemas operacionais ou arquiteturas.