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mindspore.mint.addmv
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.. py:function:: mindspore.mint.addmv(input, mat, vec, *, beta=1, alpha=1)
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`mat` 和 `vec` 矩阵向量相乘，且将输入向量 `input` 加到最终结果中。
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如果 `mat` 是一个大小为 :math:`(N, M)` Tensor， `vec` 是一个大小为 :math:`M` 的一维Tensor，那么 `input` 必须\
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可广播到一个大小为 :math:`N` 的一维Tensor。这种情况下 `output` 是一个大小为 :math:`N` 的一维Tensor。
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.. math::
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output = \beta input + \alpha (mat @ vec)
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.. warning::
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这是一个实验性API，后续可能修改或删除。
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参数：
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- **input** (Tensor) - 被加的向量。
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- **mat** (Tensor) - 第一个需要相乘的Tensor。
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- **vec** (Tensor) - 第二个需要相乘的Tensor。
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关键字参数：
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- **beta** (Union[float, int], 可选) - 输入的系数。默认值： ``1`` 。
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- **alpha** (Union[float, int]，可选) - :math:`mat @ vec` 的系数。默认值： ``1`` 。
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返回：
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Tensor，shape大小为 :math:`(N,)` ，其数据类型与 `input` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - `input` 、 `mat` 或 `vec` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `mat` 和 `vec` 数据类型不一致。
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- **ValueError** - `mat` 不是二维Tensor。
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- **ValueError** - `vec` 不是一维Tensor。
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