mindspore.Tensor.add_
- mindspore.Tensor.add_(other)
self 和 other 逐元素相加， self 将进行原地更新。
\[out_{i} = self_{i} + other_{i}\]说明
当 self 和 other 具有不同的shape时，它们的shape必须要能广播为一个共同的shape。
self 和 other 不能同时为bool类型。[True, Tensor(True, bool_), Tensor(np.array([True]), bool_)]等都为bool类型。
self 和 other 遵循隐式类型转换规则，使数据类型保持一致。
self 的维度应大于或等于1。
CPU、GPU的所有模式，以及Atlas训练系列产品的 图模式(mode=mindspore.GRAPH_MODE) 尚不支持原地更新， self 将不会进行原地更新。
- 参数：
- 返回：
Tensor，shape与输入 self、 other 广播后的shape相同，数据类型为两个输入中精度较高的类型。
- 异常：
TypeError - other 不是Tensor、number.Number或bool。
- 支持平台：
AscendGPUCPU
样例：
>>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor >>> a = Tensor(np.ones((2, 3)).astype("float32")) >>> b = Tensor(np.ones((2, 3)).astype("float32")) >>> a.add_(b) >>> print(a) [[2. 2. 2.] [2. 2. 2.]]
- mindspore.Tensor.add_(other, *, alpha=1)
对 other 缩放后与 self 相加， self 将进行原地更新。
\[out_{i} = self_{i} + alpha \times other_{i}\]说明
当 self 和 other 的shape不同时， 它们必须能够广播到一个共同的shape。
self、 other 和 alpha 遵守隐式类型转换规则以使数据类型保持一致。
CPU、GPU的所有模式，以及Atlas训练系列产品的 图模式(mode=mindspore.GRAPH_MODE) 尚不支持原地更新， self 将不会进行原地更新。
- 参数：
- 关键字参数：
alpha (number.Number，可选) - 应用于 other 的缩放因子，默认值为
1。
- 返回：
Tensor，其shape与 self、 other 广播后的shape相同， 数据类型是 self、 other 和 alpha 中精度更高或位数更多的类型。
- 异常：
TypeError - 如果 other 或 alpha 不是以下之一：Tensor、number.Number、bool。
TypeError - 如果 alpha 是 float 类型，但是 self、 other 不是 float 类型。
TypeError - 如果 alpha 是 bool 类型，但是 self、 other 不是 bool 类型。
- 支持平台：
AscendGPUCPU
样例：
>>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor >>> a = Tensor(np.ones((2, 3)).astype("float32")) >>> b = Tensor(np.ones((2, 3)).astype("float32")) >>> a.add_(b, alpha=2.0) >>> print(a) [[3. 3. 3.] [3. 3. 3.]]