torch.addcmul

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

对 tensor1 和 tensor2 进行逐元素相乘，将结果乘以标量 value，并将其加到 input 上。

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

形状 tensor、tensor1 和 tensor2 必须 可广播。

对于类型为 FloatTensor 或 DoubleTensor 的输入，value 必须是一个实数，否则为整数。

Parameters

• 输入 (张量) – 要被添加的张量

• tensor1 (张量) – 要相乘的张量

• tensor2 (张量) – 要相乘的张量

Keyword Arguments

• 值 (数字, 可选) – $tensor1 .* tensor2$ 的乘数

• 输出 (张量, 可选) – 输出张量。

示例：

>>> 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]])