torch.addr

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

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

Необязательные значения beta и alpha являются масштабирующими множителями внешнего произведения между vec1 и vec2 и добавляемой матрицей input соответственно.

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

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

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

Параметры

• input (Тензор) – матрица, к которой добавляется значение
• vec1 (Тензор) – первый вектор внешнего произведения
• vec2 (Тензор) – второй вектор внешнего произведения

Ключевые аргументы

• beta (Число, необязательно) – множитель для input ($\beta$)
• alpha (Число, необязательно) – множитель для $\text{vec1} \otimes \text{vec2}$ ($\alpha$)
• out (Тензор, необязательно) – 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.]])