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mindspore.ops.addbmm
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.. py:function:: mindspore.ops.addbmm(x, batch1, batch2, *, beta=1, alpha=1)
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对 `batch1` 和 `batch2` 应用批量矩阵乘法后进行reduced add， `x` 和最终的结果相加。
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`alpha` 和 `beta` 分别是 `batch1` 和 `batch2` 矩阵乘法和 `x` 的乘数。如果 `beta` 是0，那么 `x` 将会被忽略。
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.. math::
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output = \beta x + \alpha (\sum_{i=0}^{b-1} {batch1 @ batch2})
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参数：
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- **x** (Tensor) - 被添加的tensor。
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- **batch1** (Tensor) - 矩阵乘法中的第一个张量。
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- **batch2** (Tensor) - 矩阵乘法中的第二个张量。
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关键字参数：
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- **beta** (Union[int, float]，可选) - `x` 的乘数。默认值：1。
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- **alpha** (Union[int, float]，可选) - `batch1` @ `batch2` 的乘数。默认值：1。
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返回：
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Tensor，和 `x` 具有相同的dtype。
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `alpha`，`beta` 不是int或者float。
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- **ValueError** - 如果 `batch1`， `batch2` 不能进行批量矩阵乘法。
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