python
torch.mv(input, vec, *, out=None) → Tensor执行矩阵input和向量vec的矩阵向量乘积。
如果input是（n×m）张量，vec是大小为m的1-D张量，out将是大小为n的1-D。
这句话可以理解为：
python
如果input是（n×m）张量，vec是大小为m的1-D张量，也就是vec是（mx1）张量，out将是大小为n的1-D，也就是（nx1）的张量，正常的torch.mm。input（张量）--要相乘的矩阵
vec（张量）--要相乘的矢量
out（张量，可选）--输出张量。
python
>>> mat = torch.randn(2, 3)
>>> vec = torch.randn(3)
>>> torch.mv(mat, vec)
tensor([ 1.0404, -0.6361])