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- 易用性：

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- 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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- 正确性：

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- 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。

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mindspore.Tensor.erf

mindspore.Tensor.erf()

逐元素计算 self 的高斯误差函数。

$$\text{erf}(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi }}\underset{0}{\overset{x}{\int }}{e}^{-t^2}dt$$

说明

高斯误差函数的输入Tensor。上述公式中的 $x$ 。支持数据类型：

• Ascend： float16、float32、float64、int64、bool、bfloat16。

• GPU/CPU： float16、float32、float64。

返回：

Tensor。当输入为 int64、bool 时，返回值类型为float32。 否则，返回值类型与输入类型相同。

异常：

• TypeError - self 不是Tensor。

• TypeError - self 的数据类型不是如下类型：

  • Ascend： float16、float32、float64、int64、bool、bfloat16。

  • GPU/CPU： float16、float32、float64。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> input = Tensor(np.array([-1, 0, 1, 2, 3]), mindspore.float32)
>>> output = Tensor.erf(input)
>>> print(output)
[-0.8427168   0.          0.8427168   0.99530876  0.99997765]