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addmm_cn.rst

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addmm

.. py:function:: paddle.sparse.addmm(input, x, y, beta=1.0, alpha=1.0, name=None)

Note

该 API 从 CUDA 11.0 开始支持。

对输入 :attr:`x` 与输入 :attr:`y` 求稀疏矩阵乘法，并将 input 加到计算结果上。

数学公式：

out = alpha * x * y + beta * input

输入、输出的格式对应关系如下：

Note

input[SparseCsrTensor] + x[SparseCsrTensor] @ y[SparseCsrTensor] -> out[SparseCsrTensor]

input[DenseTensor] + x[SparseCsrTensor] @ y[DenseTensor] -> out[DenseTensor]

input[SparseCooTensor] + x[SparseCooTensor] @ y[SparseCooTensor] -> out[SparseCooTensor]

input[DenseTensor] + x[SparseCooTensor] @ y[DenseTensor] -> out[DenseTensor]

该 API 支持反向传播，input 、 x 、 y 的维度相同且>=2D，不支持自动广播。

参数

  • input (SparseTensor|DenseTensor) - 输入 Tensor，可以为 Coo 或 Csr 格式 或 DenseTensor。数据类型为 float32、float64。
  • x (SparseTensor) - 输入 Tensor，可以为 Coo 或 Csr 格式。数据类型为 float32、float64。
  • y (SparseTensor|DenseTensor) - 输入 Tensor，可以为 Coo 或 Csr 格式 或 DenseTensor。数据类型为 float32、float64。
  • beta (float, 可选) - input 的系数。默认：1.0。
  • alpha (float, 可选) - x * y 的系数。默认：1.0。
  • name (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

返回

SparseTensor|DenseTensor: 其 Tensor 类型、dtype、shape 与 input 相同。

代码示例

COPY-FROM: paddle.sparse.addmm