2021-12-04 13:55:42 +08:00
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mindspore.ops.Div
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=================
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.. py:class:: mindspore.ops.Div(*args, **kwargs)
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按元素计算第一输入Tensor除以第二输入Tensor的商。
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2021-12-13 18:05:59 +08:00
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输入 `x` 和 `y` 遵循隐式类型转换规则，使数据类型保持一致。输入必须是两个Tensor，或一个Tensor和一个Scalar。当输入是两个Tensor时，它们的数据类型不能同时是bool，它们的shape可以广播。当输入是一个Tensor和一个Scalar时，Scalar只能是一个常数。
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2021-12-04 13:55:42 +08:00
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.. math::
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out_{i} = \frac{x_i}{y_i}
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**输入：**
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- **x** (Union[Tensor, Number, bool]) - 第一个输入，是一个Number、bool值或数据类型为Number或bool的Tensor。
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- **y** (Union[Tensor, Number, bool]) - 第二个输入，当第一个输入是Tensor时，第二个输入应该是一个Number或bool值，或数据类型为Number或bool的Tensor。
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**输出：**
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Tensor，shape与广播后的shape相同，数据类型为两个输入中精度较高的类型。
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**异常：**
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- **TypeError** - `x` 和 `y` 都不是Tensor。
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**支持平台：**
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``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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**样例：**
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>>> # 用例1：两个输入的数据类型和shape相同
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>>> x = Tensor(np.array([-4.0, 5.0, 6.0]), mindspore.float32)
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>>> y = Tensor(np.array([3.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32)
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>>> div = ops.Div()
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>>> output = div(x, y)
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>>> print(output)
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[-1.3333334 2.5 2. ]
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>>> # 用例2：两个输入的数据类型和shape不同
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>>> x = Tensor(np.array([-4.0, 5.0, 6.0]), mindspore.int32)
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>>> y = Tensor(2, mindspore.float32)
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>>> output = div(x, y)
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>>> print(output)
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[-2. 2.5 3.]
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>>> print(output.dtype)
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Float32
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