mindspore.mint.addmm

mindspore.mint.addmm(input, mat1, mat2, *, beta=1, alpha=1)

对输入的两个二维矩阵mat1与mat2相乘，并将结果与input相加。 计算公式定义如下：

$$output=\beta input+\alpha (mat1@mat2)$$

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• input (Tensor) - 待增加的Tensor。其形状必须可广播与 $mat1@mat2$ 一致。

• mat1 (Tensor) - 第一个待乘矩阵。必须为2-D的Tensor，类型与 input 一致。

• mat2 (Tensor) - 第二个待乘矩阵。必须为2-D的Tensor，类型与 input 一致。

关键字参数：

• beta (Union[float, int], 可选) - 输入的乘数。默认值： 1 。

• alpha (Union[float, int]，可选) - $mat1@mat2$ 的系数，默认值： 1 。

返回：

Tensor，其数据类型与 input 相同，其shape和 $mat1@mat2$ 相同。

异常：

• TypeError - input 、 mat1 或 mat2 的类型不是Tensor。

• TypeError - input 、 mat1 或 mat2 数据类型不一致。

• ValueError - mat1 或 mat2 不是二维Tensor。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor(np.ones([3, 3]).astype(np.float32))
>>> mat1 = Tensor(np.ones([3, 4]).astype(np.float32))
>>> mat2 = Tensor(np.ones([4, 3]).astype(np.float32))
>>> output =  mint.addmm(input, mat1, mat2)
>>> print(output)
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