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mindspore.mint.baddbmm
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.. py:function:: mindspore.mint.baddbmm(input, batch1, batch2, *, beta=1, alpha=1)
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对输入的两个三维矩阵batch1与batch2相乘，并将结果与input相加。
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计算公式定义如下：
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.. math::
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\text{out}_{i} = \beta \text{input}_{i} + \alpha (\text{batch1}_{i} \mathbin{@} \text{batch2}_{i})
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参数：
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- **input** (Tensor) - 输入Tensor。当batch1是 :math:`(C, W, T)` 的Tensor而且batch2是一个 :math:`(C, T, H)` 的Tensor时，输入必须为可以被广播为 :math:`(C, W, H)` 形状的Tensor。
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- **batch1** (Tensor) - 公式中的 :math:`batch1` 。必须为3-D的Tensor，类型与 `input` 一致。
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- **batch2** (Tensor) - 公式中的 :math:`batch2` 。必须为3-D的Tensor，类型与 `input` 一致。
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关键字参数：
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- **beta** (Union[float, int], 可选) - 输入的乘数。默认值： ``1`` 。
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- **alpha** (Union[float, int]，可选) - :math:`batch1 @ batch2` 的系数，默认值： ``1`` 。
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返回：
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Tensor，其数据类型与 `input` 相同，维度为 :math:`(C, W, H)`。
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异常：
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- **TypeError** - `input` 、 `batch1` 或 `batch2` 的类型不是Tensor。
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- **TypeError** - `input` 、 `batch1` 或 `batch2` 数据类型不一致。
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- **ValueError** - `batch1` 或 `batch2` 不是三维Tensor。
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