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PaddlePaddle
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3eae8773
编写于
5月 07, 2020
作者:
B
Bai Yifan
提交者:
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5月 07, 2020
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add addcmul ch doc, test=document_preview (#2031)
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6b6b11c8
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并排
Showing
2 changed file
with
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1 deletion
+36
-1
doc/fluid/api_cn/tensor_cn.rst
doc/fluid/api_cn/tensor_cn.rst
+1
-0
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/addcmul_cn.rst
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/addcmul_cn.rst
+35
-1
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/tensor_cn.rst
浏览文件 @
3eae8773
...
@@ -39,6 +39,7 @@ paddle.tensor
...
@@ -39,6 +39,7 @@ paddle.tensor
tensor_cn/kron_cn.rst
tensor_cn/kron_cn.rst
tensor_cn/linspace_cn.rst
tensor_cn/linspace_cn.rst
tensor_cn/log1p_cn.rst
tensor_cn/log1p_cn.rst
tensor_cn/addcmul_cn.rst
tensor_cn/logsumexp_cn.rst
tensor_cn/logsumexp_cn.rst
tensor_cn/math_cn.rst
tensor_cn/math_cn.rst
tensor_cn/matmul_cn.rst
tensor_cn/matmul_cn.rst
...
...
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/addcmul_cn.rst
浏览文件 @
3eae8773
.. _cn_api_tensor_addcmul:
addcmul
addcmul
-------------------------------
-------------------------------
**版本升级,文档正在开发中**
.. py:function:: paddle.addcmul(input, tensor1, tensor2, value=1.0, out=None, name=None)
计算tensor1和tensor2的逐元素乘积,然后将结果乘以标量value,再加到input上输出。其中input, tensor1, tensor2的维度必须是可广播的。
计算过程的公式为:
.. math::
out = input + value * tensor1 * tensor2
参数:
- **input** (Variable) : 输入Tensor input,数据类型支持float32, float64, int32, int64。
- **itensor1** (Variable) : 输入Tensor tensor1,数据类型支持float32, float64, int32, int64。
- **itensor2** (Variable) : 输入Tensor tensor2,数据类型支持float32, float64, int32, int64。
- **value** (int|float) : 乘以tensor1*tensor2的标量。如果输入input类型为float32或float64,value类型必须为float,如果输入input类型为int32或int64,value类型必须为int。
- **out** (Variable, 可选) – 指定存储运算结果的Tensor。如果设置为None或者不设置,将创建新的Tensor存储运算结果,默认值为None。
- **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:计算得到的Tensor。Tensor数据类型与输入input数据类型一致。
返回类型:变量(Variable)
**代码示例**:
.. code-block:: python
import paddle
import paddle.fluid as fluid
input = fluid.data(name='input', dtype='float32', shape=[3, 4])
tensor1 = fluid.data(name='tenosr1', dtype='float32', shape=[1, 4])
tensor2 = fluid.data(name='tensor2', dtype='float32', shape=[3, 4])
data = paddle.addcmul(input, tensor1, tensor2, value=1.0)
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