torch.addmv

torch.addmv(input, mat, vec, *, beta=1, alpha=1, out=None) → Tensor

Вычисляет произведение матрицы mat на вектор vec. Вектор input добавляется к итоговому результату.

Если mat — тензор размера $(n \times m)$, vec — одномерный тензор размера m, то input должен быть совместим для широковещательной передачи с одномерным тензором размера n, а out будет одномерным тензором размера n.

alpha и beta — коэффициенты масштабирования произведения матрицы на вектор между mat и vec и добавляемого тензора input соответственно.

$$\text{out} = \beta\ \text{input} + \alpha\ (\text{mat} \mathbin{@} \text{vec})$$

Если beta равен 0, содержимое input будет проигнорировано, а nan и inf в нём не будут распространяться.

Для входных данных типа FloatTensor или DoubleTensor аргументы beta и alpha должны быть вещественными числами, в противном случае они должны быть целыми числами.

Параметры:

• input (Tensor) – вектор, который нужно добавить
• mat (Tensor) – матрица для умножения
• vec (Tensor) – вектор для умножения на матрицу

Именованные аргументы:

• beta (Number, optional) – множитель для input ($\beta$)
• alpha (Number, optional) – множитель для $mat @ vec$ ($\alpha$)
• out (Tensor, optional) – выходной тензор.

Пример:

>>> M = torch.randn(2)
>>> mat = torch.randn(2, 3)
>>> vec = torch.randn(3)
>>> torch.addmv(M, mat, vec)
tensor([-0.3768, -5.5565])