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mindspore.ops.Mod
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.. py:class:: mindspore.ops.Mod
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将第一个输入Tensor逐元素除以第二个输入Tensor，并取余。
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`x` 和 `y` 的输入遵循隐式类型转换规则，使数据类型一致。输入必须是两个Tensor或一个Tensor和一个Scalar。当输入是两个Tensor时，两个数据类型都不能是bool，它们的shape可以广播。当输入是一个Tensor和一个Scalar时，Scalar只能是一个常量。
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.. math::
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out_{i} = x_{i} \text{ % } y_{i}
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.. warning::
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- 输入数据不支持0。
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- 当输出包含的元素个数超过2048时，该算子不能保证双千分之一的精度要求。
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- 由于架构的差异，在NPU和CPU上生成的结果可能不一致。
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- 如果shape表示为 :math:`(D1、D2...、Dn)` ，则 :math:`D1*D2... *DN<=1000000,n<=8` 。
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输入：
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- **x** (Union[Tensor, numbers.Number, bool]) - 第一个输入是数值型、bool，或数据类型为数值型的Tensor。
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- **y** (Union[Tensor, numbers.Number, bool]) - 当第一个输入是Tensor时，第二个输入可以是数值型、bool，或数据类型为数值型的Tensor。当第一个输入是数值型或bool时，第二个输入必须是数据类型为数值型的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或数据类型相对最高的类型。
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `x` 和 `y` 都不是以下之一：Tensor、数值型、bool。
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- **TypeError** - 如果 `x` 和 `y` 都不是Tensor。
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- **ValueError** - 如果 `x` 和 `y` 的shape不能相互广播。
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