torch.addmv

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

Выполняет произведение матрицы mat и вектора vec. Вектор input добавляется к итоговому результату.

Если mat является тензором $(n \times m)$, vec является одномерным тензором размера m, то input должен быть совместим по правилам трансляции с одномерным тензором размера n, и out будет одномерным тензором размера n.

alpha и beta являются коэффициентами масштабирования для произведения матрицы-вектора между mat и vec и добавленного тензора input соответственно.

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

Если beta равно 0, то input будет проигнорировано, и nan и inf в нём не будут учтены.

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 (Тензор) – вектор, который будет добавлен
• mat (Тензор) – матрица, которая будет умножена
• vec (Тензор) – вектор, который будет умножен

Ключевые аргументы

• beta (Число, необязательно) – множитель для input ($\beta$)
• alpha (Число, необязательно) – множитель для $mat @ vec$ ($\alpha$)
• out (Тензор, необязательно) – 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])