mindspore.ops.BiasAdd ===================== .. py:class:: mindspore.ops.BiasAdd(data_format="NCHW") 返回输入Tensor和偏置Tensor之和。 将1-D偏置Tensor加到输入Tensor中,相加前会把偏置Tensor广播成与 `input_x` 的shape一致。 **参数:** **data_format** (str) - 输入和输出数据的格式。取值为'NHWC'、'NCHW'或'NCDHW'。默认值:'NCHW'。 **输入:** - **input_x** (Tensor) -输入Tensor。shape可以有2~5个维度。数据类型应为float16或float32。 - **bias** (Tensor) - 偏置Tensor,shape为 :math:`(C)`。`bias` 的shape必须与 `input_x` 的通道维度相同。数据类型应为float16或float32。 **输出:** Tensor,shape和数据类型与 `input_x` 相同。 **异常:** - **TypeError** - `data_format` 不是str。 - **TypeError** - `input_x` 或 `bias` 不是Tensor。 - **TypeError** - `input_x` 或 `bias` 的数据类型既不是float16也不是float32。 - **TypeError** - `input_x` 的维度不在[2, 5]范围内。 **支持平台:** ``Ascend`` ``GPU`` ``CPU`` **样例:** >>> input_x = Tensor(np.arange(6).reshape((2, 3)), mindspore.float32) >>> bias = Tensor(np.random.random(3).reshape((3,)), mindspore.float32) >>> bias_add = ops.BiasAdd() >>> output = bias_add(input_x, bias) >>> print(output.shape) (2, 3)