Python PyTorch addr用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.addr 的用法。

用法:

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

參數：

• input(Tensor) -要添加的矩陣

• vec1(Tensor) -外積的第一個向量

• vec2(Tensor) -外積的第二個向量

關鍵字參數：

• beta(數字,可選的) -input (\beta) 的乘數

• alpha(數字,可選的) -\text{vec1} \otimes \text{vec2} (\alpha) 的乘數

• out(Tensor,可選的) -輸出張量。

執行向量 vec1 和 vec2 的 outer-product 並將其添加到矩陣 input 中。

可選值 beta 和 alpha 分別是在 vec1 和 vec2 和添加的矩陣 input 之間的外積上的比例因子。

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

如果beta為0，則input將被忽略，其中的nan和inf不會被傳播。

如果 vec1 是大小為 n 的向量，而 vec2 是大小為 m 的向量，則 input 必須是可廣播的，具有大小為 (n \times m) 的矩陣，而 out 將是大小為矩陣(n \times m) 。

例子：

>>> 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.]])