Función torch.addmm de PyTorch

Pytorch torch 参考手册Manual de referencia de Pytorch torch

torch.addmmEs una función de PyTorch que se utiliza para agregar el resultado de la multiplicación de matrices a la matriz de entrada. Realiza la multiplicación de matrices mat1 @ mat2 y luego suma el resultado a input.

Definición de la función

torch.addmm(input, mat1, mat2, *, beta=1.0, alpha=1.0, out=None)

Parámetros:

  • input(Tensor): la matriz de entrada, que se agrega al resultado.
  • mat1(Tensor): la primera matriz, de forma (n, m).
  • mat2(Tensor): la segunda matriz, de forma (m, p).
  • beta(float, opcional): coeficiente que multiplica a input, por defecto 1.0.
  • alpha(float, opcional): coeficiente que multiplica el resultado de mat1 @ mat2, por defecto 1.0.
  • out(Tensor, opcional): tensor de salida.

Valor de retorno:

  • torch.Tensor: Devuelve la suma del resultado de la multiplicación de matrices y la matriz de entrada, con forma (n, p).

Ejemplo de uso

Ejemplo

import torch

# Crear la matriz de entrada y las dos matrices
input = torch.randn(3, 3)
mat1 = torch.randn(3, 4)
mat2 = torch.randn(4, 3)

# Ejecutar addmm
result = torch.addmm(input, mat1, mat2)

print("Forma de la matriz de entrada:", input.shape)
print("Forma de la matriz 1:", mat1.shape)
print("Forma de la matriz 2:", mat2.shape)
print("Forma del resultado:", result.shape)
print(result)

El resultado de salida es:

输入矩阵形状: torch.Size([3, 3])
矩阵1形状: torch.Size([3, 4])
矩阵2形状: torch.Size([4, 3])
结果形状: torch.Size([3, 3])
tensor([[ 0.4692, -0.2864, -0.6013],
        [ 1.5525,  0.1233, -0.0182],
        [-0.3956,  0.6267,  0.3580]])

Ejemplo - uso de los parámetros alpha y beta

import torch

input = torch.randn(3, 3)
mat1 = torch.randn(3, 4)
mat2 = torch.randn(4, 3)

# Usar los parámetros alpha y beta
result = torch.addmm(input, mat1, mat2, beta=0.5, alpha=2.0)

# Equivale a: result = 0.5 * input + 2.0 * (mat1 @ mat2)
print(result)

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