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- 表述不通顺,但不影响理解。

- 版本号不匹配:如软件包名称、界面版本号。

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- 易用性:

- 关键步骤错误或缺失,无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰,该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误,无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

风险提示

- 风险提示:

- 对重要数据或系统存在风险的操作,缺少安全提示。

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mindspore.ops.Rint

class mindspore.ops.Rint[source]

Returns an integer that is closest to x element-wise.

Inputs:
  • input_x (Tensor) - The target tensor, which must be one of the following types: float16, float32. The shape is (N,) where means, any number of additional dimensions.

Outputs:

Tensor, has the same shape and type as input_x.

Raises

TypeError – If dtype of input_x is not in [float16, float32, float64].

Supported Platforms:

Ascend GPU CPU

Examples

>>> input_x = Tensor(np.array([-1.6, -0.1, 1.5, 2.0]), mindspore.float32)
>>> op = ops.Rint()
>>> output = op(input_x)
>>> print(output)
[-2.  0.  2.  2.]
>>> input_x = Tensor(np.array([[-2.0, -1.9, -1.8, -1.7, -1.6],
...                            [-2.0, -1.9, -1.8, -1.7, -1.6]]), mindspore.float32)
>>> output = op(input_x)
>>> print(output)
[[-2. -2. -2. -2. -2.]
 [-2. -2. -2. -2. -2.]]