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mindspore.ops.ger
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.. py:function:: mindspore.ops.ger(x1, x2)
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计算两个Tensor的外积，即输入 `x1` 和输入 `x2` 的外积。如果 `x1` shape为 :math:`(m,)` ，`x2` shape为 :math:`(n,)` ，
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那么输出就是一个shape为 :math:`(m, n)` 的Tensor。如果 `x1` shape为 :math:`(*B, m)` ，`x2` shape为 :math:`(*B, n)` ，
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那么输出就是一个shape为 :math:`(*B, m, n)` 的Tensor。
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.. note::
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Ascend 平台暂不支持batch维度输入。即， `x1` 和 `x2` 必须为一维输入Tensor。
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**参数：**
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- **x1** (Tensor) - 输入Tensor，数据类型为float16或float32。
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- **x2** (Tensor) - 输入Tensor，数据类型为float16或float32， 输入数据类型需和`x1`保持一致。
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**返回：**
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Tensor，是一个与 `x1` 相同数据类型的输出矩阵。当 `x1` shape为 :math:`(*B, m)` ， `x2` shape为 :math:`(*B, n)` ，那么输出shape为 :math:`(*B, m, n)` 。
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**异常：**
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- **TypeError** - `x1` 或 `x2` 不是Tensor。
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- **TypeError** - 输入的 `x1` 与 `x2` 数据类型不是float16或float32。
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- **TypeError** - 输入的 `x1` 与 `x2` 数据类型不一致。
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- **ValueError** - `x1` 与 `x2` batch维 :math:`(*B)` 不相同。
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