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mindspore.ops.fmax
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.. py:function:: mindspore.ops.fmax(x1, x2)
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逐元素计算输入Tensor的最大值。
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.. math::
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output_i = max(x1_i, x2_i)
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.. note::
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- 输入 `x1` 和 `x2` 遵循隐式转换法则使数据类型一致。
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- 输入 `x1` 和 `x2` 的shape必须能相互广播。
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- 如果其中一个比较值是NaN，则返回另一个比较值。
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参数：
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- **x1** (Tensor) - 第一个输入Tensor，支持的数据类型有： float16、float32、 float64、 int32、 int64。
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- **x2** (Tensor) - 第二个输入Tensor，支持的数据类型有： float16、 float32、 float64、 int32、 int64。
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返回：
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Tensor。其shape与两个输入广播之后的shape相同，数据类型为隐式转换后精度较高的数据类型。
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异常：
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- **TypeError** - `x1` 或 `x2` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `x1` 或 `x2` 的数据类型不是以下数据类型之一：float16、 float32、 float64、 int32、 int64。
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- **ValueError** - `x1` 和 `x2` 的shape不能广播。
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