Mul

Mul - 14

版本

  • 名稱：Mul (GitHub)

  • 網域：main

  • 自版本：14

  • 函式：False

  • 支援等級：SupportType.COMMON

  • 形狀推斷：True

此版本的運算子自版本 14 起可用。

摘要

執行逐元素二元乘法（具有 NumPy 樣式的廣播支援）。

此運算子支援多向（即 NumPy 樣式）廣播；如需更多詳細資訊，請查看 ONNX 中的廣播。

(Opset 14 變更)：擴展支援的類型以包含 uint8、int8、uint16 和 int16。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，具有與兩個輸入相同的元素類型

類型限制

  • T 於 ( tensor(bfloat16)、 tensor(double)、 tensor(float)、 tensor(float16)、 tensor(int16)、 tensor(int32)、 tensor(int64)、 tensor(int8)、 tensor(uint16)、 tensor(uint32)、 tensor(uint64)、 tensor(uint8) )

    將輸入和輸出類型限制為所有數值張量。

Mul - 13

版本

  • 名稱：Mul (GitHub)

  • 網域：main

  • 自版本：13

  • 函式：False

  • 支援等級：SupportType.COMMON

  • 形狀推斷：True

此版本的運算子自版本 13 起可用。

摘要

執行逐元素二元乘法（具有 NumPy 樣式的廣播支援）。

此運算子支援多向（即 NumPy 樣式）廣播；如需更多詳細資訊，請查看 ONNX 中的廣播。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，具有與兩個輸入相同的元素類型

類型限制

  • T in ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) )

    限制輸入和輸出類型為高精度數值張量。

Mul - 7

版本

  • 名稱：Mul (GitHub)

  • 網域：main

  • since_version: 7

  • 函式：False

  • 支援等級：SupportType.COMMON

  • 形狀推斷：True

此運算子的版本自版本 7 起可用。

摘要

執行逐元素二元乘法（具有 NumPy 樣式的廣播支援）。

此運算子支援多向（即 NumPy 樣式）廣播；如需更多詳細資訊，請查看 ONNX 中的廣播。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，具有與兩個輸入相同的元素類型

類型約束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) )

    限制輸入和輸出類型為高精度數值張量。

Mul - 6

版本

  • 名稱：Mul (GitHub)

  • 網域：main

  • since_version: 6

  • 函式：False

  • 支援等級：SupportType.COMMON

  • 形狀推斷：True

此運算子的版本自版本 6 起可用。

摘要

執行逐元素二元乘法 (具有有限的廣播支援)。

如有必要，將廣播右手邊引數以符合左手邊引數的形狀。當指定廣播時，第二個張量可以是元素大小為 1 (包括純量張量和任何階數等於或小於第一個張量的張量)，或其形狀是第一個張量形狀的連續子集。相互相等的形狀的起點由引數 "axis" 指定，如果未設定，則假設為後綴匹配。1 維展開尚不適用。

例如，支援下列張量形狀 (使用 broadcast=1)

shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), 即 B 是一個純量張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), 即 B 是一個 1 元素張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0

需要傳遞屬性 broadcast=1 才能啟用廣播。

屬性

  • axis - INT :

    如果設定，則定義廣播維度。請參閱文件以取得詳細資訊。

  • broadcast - INT (預設值為 '0')

    傳遞 1 以啟用廣播

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元，應與第二個運算元共享類型。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。使用廣播時，可以比 A 小。如果停用廣播，則應與 A 大小相同。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，具有與 A 相同的維度和類型

類型約束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) )

    限制輸入和輸出類型為高精度數值張量。

Mul - 1

版本

  • 名稱：Mul (GitHub)

  • 網域：main

  • since_version: 1

  • 函式：False

  • 支援等級：SupportType.COMMON

  • 形狀推斷: False

此運算子的版本自版本 1 起可用。

摘要

執行逐元素二元乘法 (具有有限的廣播支援)。

如有必要，將廣播右手邊引數以符合左手邊引數的形狀。當指定廣播時，第二個張量可以是元素大小為 1 (包括純量張量和任何階數等於或小於第一個張量的張量)，或其形狀是第一個張量形狀的連續子集。相互相等的形狀的起點由引數 "axis" 指定，如果未設定，則假設為後綴匹配。1 維展開尚不適用。

例如，支援下列張量形狀 (使用 broadcast=1)

shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), 即 B 是一個純量張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), 即 B 是一個 1 元素張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0

需要傳遞屬性 broadcast=1 才能啟用廣播。

屬性

  • axis - INT :

    如果設定，則定義廣播維度。請參閱文件以取得詳細資訊。

  • broadcast - INT (預設值為 '0')

    傳遞 1 以啟用廣播

  • consumed_inputs - INTS :

    舊版最佳化屬性。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元，應與第二個運算元共享類型。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。使用廣播時，可以比 A 小。如果停用廣播，則應與 A 大小相同。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，具有與 A 相同的維度和類型

類型約束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) )

    限制輸入和輸出類型為浮點張量。