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mindspore.ops.MulNoNan
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.. py:class:: mindspore.ops.MulNoNan
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逐元素计算输入乘积。如果 `y` 为零，无论 `x` 取何值，它都将返回0。
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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，它们的shape可以被广播。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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output_{ij} = \begin{cases}
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0, & y_{ij} = 0;\\
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x_{ij} * y_{ij}, & otherwise.
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\end{cases}
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.. note::
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`x` 和 `y` 的shape应该相同，或者可以广播。如果 `y` 是NaN或为无限的，并且 `x` 是0，结果将是NaN。
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输入：
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- **x** (Union[Tensor]) - 第一个输入是Tensor，其数据类型为int32、int64、float16、float32、float64、complex64、complex128或Scalar。
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- **y** (Union[Tensor]) - 第二个输入是Tensor，其数据类型为int32、int64、float16、float32、float64、complex64、complex128或Scalar。
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输出：
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Tensor，shape与广播后的shape相同，数据类型是两个输入中精度较高的类型。
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `x` 和 `y` 都不是Tensor。
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