mindspore.ops.addmm

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mindspore.ops.addmm(input, mat1, mat2, *, beta=1, alpha=1)[源代码]

mat1mat2 应用矩阵乘法。矩阵 input 和最终的结果相加。 alphabeta 分别是 mat1mat2 矩阵乘法和 input 的乘数。如果 beta 是0,那么 input 将会被忽略。

\[output = \beta input + \alpha (mat1 @ mat2)\]
参数:
  • input (Tensor) - 被添加的Tensor。

  • mat1 (Tensor) - 矩阵乘法中的第一个Tensor。

  • mat2 (Tensor) - 矩阵乘法中的第二个Tensor。

关键字参数:
  • beta (Union[int, float],可选) - input 的乘数。默认值: 1

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

返回:

Tensor,和 input 具有相同的dtype。

异常:
  • ValueError - 如果 mat1mat2 不能进行矩阵乘法。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> m = np.ones((3, 3)).astype(np.float32)
>>> arr1 = np.arange(12).astype(np.float32).reshape((3, 4))
>>> arr2 = np.arange(12).astype(np.float32).reshape((4, 3))
>>> a = Tensor(arr1)
>>> b = Tensor(arr2)
>>> c = Tensor(m)
>>> output = ops.addmm(c, a, b)
>>> print(output)
[[ 43.  49.  55.]
 [115. 137. 159.]
 [187. 225. 263.]]