• x1: 第一个输入，包含 :in1_features个元素，形状为 [batch_size, in1_features]。
• x2: 第二个输入，包含 :in2_features个元素，形状为 [batch_size, in2_features]。
• Wi: 第 :i个被学习的权重，形状是 [in1_features, in2_features]。
• outi: 输出的第 :i个元素，形状是 [batch_size, out_features]。
• b: 被学习的偏置参数，形状是 [1, out_features]。

文档中介绍的参数维度与写的公式对不上，建议把x1和x2分别加上下标i，代表batch中的第i个行向量，另外建议把w的整体维度也介绍一下，就像在nn.functional.bilinear中介绍的weight那样。