torch.addr

torch.addr(input, vec1, vec2, *, beta=1, alpha=1, out=None) → Tensor

Вычисляет внешнее произведение векторов vec1 и vec2 и добавляет его к матрице input.

Необязательные значения beta и alpha являются коэффициентами масштабирования соответственно внешнего произведения vec1 и vec2 и добавляемой матрицы input.

$$\text{out} = \beta\ \text{input} + \alpha\ (\text{vec1} \otimes \text{vec2})$$

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

Если vec1 — вектор размера n, а vec2 — вектор размера m, то input должен быть совместимым для трансляции с матрицей размера $(n \times m)$, а out будет матрицей размера $(n \times m)$.

Параметры:

• input (Tensor) – матрица, к которой выполняется сложение
• vec1 (Tensor) – первый вектор внешнего произведения
• vec2 (Tensor) – второй вектор внешнего произведения

Именованные аргументы:

• beta (Number, optional) – множитель для input ($\beta$)
• alpha (Number, optional) – множитель для $\text{vec1} \otimes \text{vec2}$ ($\alpha$)
• out (Tensor, optional) – выходной тензор.

Пример:

>>> vec1 = torch.arange(1., 4.)
>>> vec2 = torch.arange(1., 3.)
>>> M = torch.zeros(3, 2)
>>> torch.addr(M, vec1, vec2)
tensor([[ 1.,  2.],
        [ 2.,  4.],
        [ 3.,  6.]])