addmm¶
注解
该 API 从 CUDA 11.0 开始支持。
对输入 x 与输入 y 求稀疏矩阵乘法，并将 input 加到计算结果上。
数学公式：
输入、输出的格式对应关系如下：
注解
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 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¶
# required: gpu
import paddle
# dense + csr @ dense -> dense
input = paddle.rand([3, 2])
crows = [0, 1, 2, 3]
cols = [1, 2, 0]
values = [1., 2., 3.]
x = paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, [3, 3])
y = paddle.rand([3, 2])
out = paddle.sparse.addmm(input, x, y, 3.0, 2.0)
# dense + coo @ dense -> dense
input = paddle.rand([3, 2])
indices = [[0, 1, 2], [1, 2, 0]]
values = [1., 2., 3.]
x = paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, [3, 3])
y = paddle.rand([3, 2])
out = paddle.sparse.addmm(input, x, y, 3.0, 2.0)