Python PyTorch addcmul用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.addcmul 的用法。

用法:

torch.addcmul(input, tensor1, tensor2, *, value=1, out=None) → Tensor

参数：

• input(Tensor) -要添加的张量

• tensor1(Tensor) -要相乘的张量

• tensor2(Tensor) -要相乘的张量

关键字参数：

• value(数字,可选的) -tensor1 .* tensor2 的乘数

• out(Tensor,可选的) -输出张量。

执行 tensor1 与 tensor2 的元素乘法，将结果乘以标量 value 并将其添加到 input 。

\text{out}_i = \text{input}_i + \text{value} \times \text{tensor1}_i \times \text{tensor2}_i

tensor 、 tensor1 和 tensor2 的形状必须是可广播的。

对于 FloatTensor 或 DoubleTensor 类型的输入，value 必须为实数，否则为整数。

例子：

>>> t = torch.randn(1, 3)
>>> t1 = torch.randn(3, 1)
>>> t2 = torch.randn(1, 3)
>>> torch.addcmul(t, t1, t2, value=0.1)
tensor([[-0.8635, -0.6391,  1.6174],
        [-0.7617, -0.5879,  1.7388],
        [-0.8353, -0.6249,  1.6511]])