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.. py:function:: mindspore.ops.addmv(input, mat, vec, *, beta=1, alpha=1) `mat` 和 `vec` 相乘,且将输入向量 `input` 加到最终结果中。 如果 `mat` 是一个大小为 :math:`(N, M)` Tensor, `vec` 一个大小为 :math:`M` 的一维Tensor,那么 `input` 必须是可广播的,且 带有一个大小为 :math:`N` 的一维Tensor。这种情况下 `out` 是一个大小为 :math:`N` 的一维Tensor。 可选值 `bata` 和 `alpha` 分别是 `mat` 和 `vec` 矩阵向量的乘积和附加Tensor `input` 的扩展因子。如果 `beta` 为0,那么 `input` 将被忽略。 .. math:: output = β input + α (mat @ vec) 参数: - **input** (Tensor) - 被加的向量,Tensor的shape大小为 :math:`(N,)`。 - **mat** (Tensor) - 第一个需要相乘的Tensor,shape大小为 :math:`(N, M)` 。 - **vec** (Tensor) - 第二个需要相乘的Tensor,shape大小为 :math:`(M,)` 。 关键字参数: - **beta** (scalar[int, float, bool], 可选) - `input` (β)的乘数。 `beta` 必须是int或float或bool类型,默认值: ``1`` 。 - **alpha** (scalar[int, float, bool], 可选) - `mat` @ `vec` (α)的乘数。 `alpha` 必须是int或float或bool类型,默认值: ``1`` 。 返回: Tensor,shape大小为 :math:`(N,)` ,数据类型与 `input` 相同。 异常: - **TypeError** - `mat` 、 `vec` 、 `input` 不是Tensor。 - **TypeError** - `mat` 、 `vec` 的数据类型不一致。 - **ValueError** - 如果 `mat` 不是一个二维Tensor。 - **ValueError** - 如果 `vec` 不是一个一维Tensor。
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