mindspore.Tensor.sub

mindspore.Tensor.sub(other, *, alpha=1)

对 other 缩放 alpha 后与 input 相减。

\[out_{i} = self_{i} - alpha \times other_{i}\]

说明

• 当两个输入具有不同的shape时，它们的shape必须要能广播为一个共同的shape。

• 两个输入和alpha遵循隐式类型转换规则，使数据类型保持一致。

参数：

• other (Union[Tensor, number.Number, bool]) - 另外一个输入，数据类型为 number.Number、 bool 或者数据类型为 number 或 bool_ 的Tensor。

关键字参数：

• alpha (number.Number，可选) - 应用于 other 的缩放因子，默认值为 1 。

返回：

Tensor。其shape与 self 、 other 广播后的shape相同，并且数据类型是两个输入和 alpha 之间具有更高精度或位数更多的类型。

异常：

• TypeError - 如果 other 或者 alpha 的类型不是以下类型：number.Number、 bool、 Tensor。

• TypeError - 如果 alpha 是浮点类型，但是 self 和 other 却不是浮点类型。

• TypeError - 如果 alpha 是bool类型，但是 self 和 other 却不是bool类型。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor
>>> x = Tensor(np.array([4, 5, 6]).astype(np.float32))
>>> y = Tensor(1, mindspore.int32)
>>> output = Tensor.sub(x, y, alpha=0.5)
>>> print(output)
[3.5 4.5 5.5]
>>> # the data type of x is float32, the data type of y is int32,
>>> # alpha is a float, and the output is the data format of higher precision float32.
>>> print(output.dtype)
Float32

mindspore.Tensor.sub(y)

详情请参考 mindspore.ops.sub() 。