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- 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。

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- 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。

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- 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。

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mindspore.ops.addmv

mindspore.ops.addmv(input, mat, vec, *, beta=1, alpha=1)

将矩阵 mat 和 向量 vec 相乘，结果与输入 input 相加。

说明

• 如果 mat 是一个大小为 $(N,M)$ 的tensor，且 vec 是一个大小为 $M$ 的一维tensor，那么 input 必须是可广播的，并且是一个大小为 $N$ 的一维tensor。

• 若 beta 为0，那么 input 将被忽略。

$$output=\beta input+\alpha (mat@vec)$$

参数：

• input (Tensor) - 输入tensor。

• mat (Tensor) - 将被乘的矩阵tensor。

• vec (Tensor) - 将被乘的向量tensor。

关键字参数：

• beta (scalar[int, float, bool], 可选) - input 的尺度因子，默认 1 。

• alpha (scalar[int, float, bool], 可选) - （ mat @ vec ）的尺度因子，默认 1 。

返回：

Tensor

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> input = mindspore.tensor([2., 3.])
>>> mat = mindspore.tensor([[2., 5., 3.], [4., 2., 2.]])
>>> vec = mindspore.tensor([3., 2., 4.])
>>> output = mindspore.ops.addmv(input, mat, vec)
>>> print(output)
[30. 27.]