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- 规范和低错类：

- 错别字或拼写错误，标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

风险提示

- 风险提示：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

内容合规

- 内容合规：

- 违反法律法规，涉及政治、领土主权等敏感词。

- 内容侵权。

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mindspore.mint.mv

mindspore.mint.mv(input, vec)

实现矩阵 input 和向量 vec 相乘。 如果 input 是shape为 $(N,M)$ 的Tensor， vec 是shape为 $(M,)$ 的Tensor， 则输出shape为 $(N,)$ 的一维Tensor。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• input (Tensor) - 输入矩阵。其shape为 $(N,M)$ ，且rank必须为二维。

• vec (Tensor) - 输入向量。其shape为 $(M,)$ ，且rank必须为一维。

返回：

Tensor，shape为 $(N,)$ 。

异常：

• TypeError - 如果 input 或者 vec 不是Tensor。

• TypeError - 如果 input 或 vec 的dtype均不是float16、float32。

• TypeError - 如果 input 和 vec 的dtype不同。

• ValueError - 如果 input 不是二维张量，或者 vec 不是一维张量。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor(np.array([[3., 4.], [1., 6.], [1., 3.]]).astype(np.float32))
>>> vec = Tensor(np.array([1., 2.]).astype(np.float32))
>>> output = mint.mv(input, vec)
>>> print(output)
[11. 13. 7.]