mindspore.ops.addr

mindspore.ops.addr(vec1, vec2, beta=1, alpha=1)[源代码]

计算 vec1 和 vec2 的外积，并将其添加到 x 中。

如果 vec1 是一个大小为 \(N\) 的向量， vec2 是一个大小为 \(M\) 的向量，那么 x 必须是可广播的，且 带有一个大小为 \((N, M)\) 的矩阵，同时返回是一个大小为 \((N, M)\) 的矩阵。

可选值 bata 和 alpha 分别是 vec1 和 vec2 外积的扩展因子以及附加矩阵 x 。如果 beta 为0，那么 x 将被忽略。

\[output = β x + α (vec1 ⊗ vec2)\]
参数：

  • vec1 (Tensor) - 第一个需要相乘的Tensor，shape大小为 \((N,)\) 。

  • vec2 (Tensor) - 第二个需要相乘的Tensor，shape大小为 \((M,)\) 。

  • beta (scalar[int, float, bool], 可选) - x (β)的乘法器。 beta 必须是int或float或bool类型，默认值：1。

  • alpha (scalar[int, float, bool], 可选) - vec1 ⊗ vec2 (α)的乘法器。 alpha 必须是int或float或bool类型，默认值：1。

返回：

Tensor，shape大小为 \((N, M)\) ，数据类型与 x 相同。

异常：

  • TypeError - x 、 vec1 、 vec2 不是Tensor。

  • TypeError - x 、 vec1 、 vec2 的数据类型不一致。

  • ValueError - 如果 x 不是一个二维Tensor。如果 vec1 ， vec2 不是一个一维Tensor。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([[2., 2.], [3., 2.], [3., 4.]], np.float32))
>>> vec1 = Tensor(np.array([2., 3., 2.], np.float32))
>>> vec2 = Tensor(np.array([3, 4], np.float32))
>>> output = ops.addr(x, vec1, vec2)
>>> print(output)
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 [12. 14.]
 [ 9. 12.]]