mindspore.mint.addmm
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.. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/br_base/resource/_static/logo_source.svg
    :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/br_base/docs/api/api_python/mint/mindspore.mint.func_addmm.rst
    :alt: 查看源文件


.. py:function:: mindspore.mint.addmm(input, mat1, mat2, *, beta=1, alpha=1)

    对输入的两个二维矩阵mat1与mat2相乘，并将结果与input相加。
    计算公式定义如下：

    .. math::
        output = \beta input + \alpha (mat1 @ mat2)

    .. warning::
        这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

    参数：
        - **input** (Tensor) - 待增加的Tensor。其形状必须可广播与 :math:`mat1 @ mat2` 一致。
        - **mat1** (Tensor) - 第一个待乘矩阵。必须为2-D的Tensor，类型与 `input` 一致。
        - **mat2** (Tensor) - 第二个待乘矩阵。必须为2-D的Tensor，类型与 `input` 一致。

    关键字参数：
        - **beta** (Union[float, int], 可选) - 输入的乘数。默认值： ``1`` 。
        - **alpha** (Union[float, int]，可选) - :math:`mat1 @ mat2` 的系数，默认值： ``1`` 。

    返回：
        Tensor，其数据类型与 `input` 相同，其shape和 :math:`mat1 @ mat2` 相同。

    异常：
        - **TypeError** - `input` 、 `mat1` 或 `mat2` 的类型不是Tensor。
        - **TypeError** - `input` 、 `mat1` 或 `mat2` 数据类型不一致。
        - **ValueError** - `mat1` 或 `mat2` 不是二维Tensor。