快捷方式

torch.addmv

torch.addmv(input, mat, vec, *, beta=1, alpha=1, out=None) Tensor

执行矩阵 mat 与向量 vec 的矩阵向量乘积。向量 input 将添加到最终结果中。

如果 mat 是一个 (n×m)(n \times m) 张量,vec 是一个大小为 m 的一维张量,那么 input 必须与大小为 n 的一维张量可广播out 将是大小为 n 的一维张量。

alphabeta 分别是 matvec 之间的矩阵向量乘积以及添加的张量 input 的缩放因子。

out=β input+α (mat@vec)\text{out} = \beta\ \text{input} + \alpha\ (\text{mat} \mathbin{@} \text{vec})

如果 beta 为 0,则将忽略 input,并且其中的 naninf 不会传播。

对于类型为 FloatTensorDoubleTensor 的输入,参数 betaalpha 必须是实数,否则它们应该是整数。

参数
  • input (Tensor) – 要添加的向量

  • mat (Tensor) – 要进行矩阵乘法的矩阵

  • vec (Tensor) – 要进行矩阵乘法的向量

关键字参数
  • beta (Number, optional) – input 的乘数 (β\beta)

  • alpha (数字, 可选) – mat@vecmat @ vec 的乘数 (α\alpha)

  • out (张量, 可选) – 输出张量。

示例

>>> M = torch.randn(2)
>>> mat = torch.randn(2, 3)
>>> vec = torch.randn(3)
>>> torch.addmv(M, mat, vec)
tensor([-0.3768, -5.5565])

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