mindspore.Tensor

class mindspore.Tensor(input_data=None, dtype=None, shape=None, init=None, internal=False, const_arg=False, device=None)

张量，即存储多维数组（n-dimensional array）的数据结构。

说明

当使用 init 参数来初始化 Tensor 时，通常需要使用 Tensor.init_data 来加载 Tensor 的数据。

警告

当转换 Tensor 类型时，推荐使用 Tensor.astype() 而非 Tensor(sourceTensor, dtype=newDtype) 。

参数：

• input_data (Union[Tensor, float, int, bool, tuple, list, numpy.ndarray]) - 被存储的数据，可以是其他Tensor，也可以是Python基本数据（如int，float，bool等），或是一个NumPy对象。默认值： None 。

• dtype (mindspore.dtype) - 用于定义该Tensor的数据类型，必须是 mindspore.dtype 中定义的类型。如果该参数为 None ，则数据类型与 input_data 一致，默认值： None 。

• shape (Union[tuple, list, int, mindspore.Symbol]) - 用于定义该Tensor的形状。如果指定了 input_data ，则无需设置该参数。如果 shape 中存在 None 或 Symbol 类型数据，表示创建一个动态形状（dynamic shape）的Tensor，此时不需要设置 input_data 参数；如果 shape 中仅存在整数类型数据，表示创建一个静态形状（static shape）的Tensor，此时必须设置 input_data 或 init 参数。默认值： None 。

• init (Initializer) - 用于在并行模式中延迟Tensor的数据的初始化，如果指定该参数，则 dtype 和 shape 也必须被指定。默认值： None 。

• internal (bool) - Tensor是否由框架创建。如果为 True ，表示Tensor是由框架创建的，如果为 False ，表示Tensor是由用户创建的。默认值： False 。

• const_arg (bool) - 指定该Tensor作为网络输入时是否为常量。默认值： False 。

• device (str) - 该参数为保留参数，不需要用户配置。默认值： None 。

输出：

Tensor。

说明

input_data 的默认值 None 只作为一个占位符，并不意味着可以创建一个NoneType的Tensor。 当前对 shape 中包含0的Tensor支持的不完善。

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore as ms
>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindspore.common.initializer import One
>>> # initialize a tensor with numpy.ndarray
>>> t1 = Tensor(np.zeros([1, 2, 3]), ms.float32)
>>> print(t1)
[[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]]
>>> print(type(t1))
<class 'mindspore.common.tensor.Tensor'>
>>> print(t1.shape)
(1, 2, 3)
>>> print(t1.dtype)
Float32
>>>
>>> # initialize a tensor with a float scalar
>>> t2 = Tensor(0.1)
>>> print(t2)
0.1
>>> print(type(t2))
<class 'mindspore.common.tensor.Tensor'>
>>> print(t2.shape)
()
>>> print(t2.dtype)
Float32
>>>
>>> # initialize a tensor with a tuple
>>> t3 = Tensor((1, 2))
>>> print(t3)
[1 2]
>>> print(type(t3))
<class 'mindspore.common.tensor.Tensor'>
>>> print(t3.shape)
(2,)
>>> print(t3.dtype)
Int64
...
>>> # initialize a tensor with init
>>> t4 = Tensor(shape = (1, 3), dtype=ms.float32, init=One())
>>> print(t4)
[[1. 1. 1.]]
>>> print(type(t4))
<class 'mindspore.common.tensor.Tensor'>
>>> print(t4.shape)
(1, 3)
>>> print(t4.dtype)
Float32

mindspore.Tensor.__abs__	mindspore.Tensor.abs() 的别名。
mindspore.Tensor.__add__	mindspore.Tensor.add() 的别名。
mindspore.Tensor.__isub__	mindspore.Tensor.sub() 的别名。
mindspore.Tensor.__sub__	mindspore.Tensor.sub() 的别名。
mindspore.Tensor.abs	逐元素计算 self 的绝对值。
mindspore.Tensor.absolute	mindspore.Tensor.abs() 的别名。
mindspore.Tensor.acos	详情请参考 mindspore.ops.acos()。
mindspore.Tensor.acosh	详情请参考 mindspore.ops.acosh()。
mindspore.Tensor.add	self 和 other 逐元素相加。
mindspore.Tensor.addbmm	详情请参考 mindspore.ops.addbmm()。
mindspore.Tensor.addcdiv	详情请参考 mindspore.ops.addcdiv()。
mindspore.Tensor.addcmul	详情请参考 mindspore.ops.addcmul()。
mindspore.Tensor.addmm	详情请参考 mindspore.ops.addmm()。
mindspore.Tensor.addmm_	详情请参考 mindspore.ops.addmm()。
mindspore.Tensor.addmv	详情请参考 mindspore.ops.addmv()。
mindspore.Tensor.addr	详情请参考 mindspore.ops.addr()。
mindspore.Tensor.adjoint	详情请参考 mindspore.ops.adjoint()。
mindspore.Tensor.all	默认情况下，通过对维度中所有元素进行“逻辑与”来减少 self 的维度。
mindspore.Tensor.amax	详情请参考 mindspore.ops.amax()。
mindspore.Tensor.amin	详情请参考 mindspore.ops.amin()。
mindspore.Tensor.aminmax	详情请参考 mindspore.ops.aminmax()。
mindspore.Tensor.any	默认情况下，通过对维度中所有元素进行“逻辑或”来减少 self 的维度。
mindspore.Tensor.angle	详情请参考 mindspore.ops.angle()。
mindspore.Tensor.approximate_equal	详情请参考 mindspore.ops.approximate_equal()。
mindspore.Tensor.arccos	mindspore.Tensor.acos() 的别名。
mindspore.Tensor.arccosh	详情请参考 mindspore.ops.arccosh()。
mindspore.Tensor.arcsin	详情请参考 mindspore.ops.arcsin()。
mindspore.Tensor.arcsinh	mindspore.Tensor.asinh() 的别名。
mindspore.Tensor.arctan	详情请参考 mindspore.ops.arctan()。
mindspore.Tensor.arctan2	mindspore.Tensor.atan2() 的别名。
mindspore.Tensor.arctanh	mindspore.Tensor.atanh() 的别名。
mindspore.Tensor.argmax	返回 self 在指定轴上的最大值索引。
mindspore.Tensor.argmax_with_value	根据指定的索引计算最大值，并返回索引和值。
mindspore.Tensor.argmin	返回 self 在指定轴上的最小值索引。
mindspore.Tensor.argmin_with_value	根据指定的索引计算最小值，并返回索引和值。
mindspore.Tensor.argsort	按指定顺序对 self 沿给定维度进行排序，并返回排序后的索引。
mindspore.Tensor.argwhere	详情请参考 mindspore.ops.argwhere()。
mindspore.Tensor.asin	详情请参考 mindspore.ops.asin()。
mindspore.Tensor.asinh	详情请参考 mindspore.ops.asinh()。
mindspore.Tensor.asnumpy	将张量转换为NumPy数组。
mindspore.Tensor.assign_value	将另一个Tensor的值赋给当前Tensor。
mindspore.Tensor.astype	将Tensor转为指定数据类型，可指定是否返回副本。
mindspore.Tensor.atan	详情请参考 mindspore.ops.atan()。
mindspore.Tensor.atan2	逐元素计算self/other的反正切值。
mindspore.Tensor.atanh	详情请参考 mindspore.ops.atanh()。
mindspore.Tensor.baddbmm	详情请参考 mindspore.ops.baddbmm()。
mindspore.Tensor.bernoulli	详情请参考 mindspore.ops.bernoulli()。
mindspore.Tensor.bincount	统计 self 中每个值的出现次数。
mindspore.Tensor.bitwise_and	详情请参考 mindspore.ops.bitwise_and()。
mindspore.Tensor.bitwise_left_shift	详情请参考 mindspore.ops.bitwise_left_shift()。
mindspore.Tensor.bitwise_or	详情请参考 mindspore.ops.bitwise_or()。
mindspore.Tensor.bitwise_right_shift	详情请参考 mindspore.ops.bitwise_right_shift()。
mindspore.Tensor.bitwise_xor	详情请参考 mindspore.ops.bitwise_xor()。
mindspore.Tensor.bmm	详情请参考 mindspore.ops.bmm()。
mindspore.Tensor.bool	将输入Tensor转换为 bool 类型，其中Tensor中的值为0时，则为False；非0时，则为True。
mindspore.Tensor.broadcast_to	详情请参考 mindspore.ops.broadcast_to()。
mindspore.Tensor.byte	将输入Tensor转换为 uint8 类型。
mindspore.Tensor.cauchy	使用柯西分布生成的数值填充当前Tensor。
mindspore.Tensor.ceil	向上取整函数。
mindspore.Tensor.cholesky	详情请参考 mindspore.ops.cholesky()。
mindspore.Tensor.cholesky_solve	详情请参考 mindspore.ops.cholesky_solve()。
mindspore.Tensor.choose	根据原始Tensor数组和一个索引数组构造一个新的Tensor。
mindspore.Tensor.chunk	沿着指定轴 dim 将输入Tensor切分成 chunks 个sub-tensor。
mindspore.Tensor.clamp	将输入Tensor的值裁剪到指定的最小值和最大值之间。
mindspore.Tensor.clip	mindspore.Tensor.clamp() 的别名。
mindspore.Tensor.col2im	详情请参考 mindspore.ops.col2im()。
mindspore.Tensor.conj	详情请参考 mindspore.ops.conj()。
mindspore.Tensor.contiguous	将Tensor转成一个连续内存的Tensor，该Tensor包含与原Tensor相同的数据。
mindspore.Tensor.copy	复制一个Tensor并返回。
mindspore.Tensor.copysign	详情请参考 mindspore.ops.copysign()。
mindspore.Tensor.cos	逐元素计算输入的余弦。
mindspore.Tensor.cosh	详情请参考 mindspore.ops.cosh()。
mindspore.Tensor.count_nonzero	详情请参考 mindspore.ops.count_nonzero()。
mindspore.Tensor.cov	详情请参考 mindspore.ops.cov()。
mindspore.Tensor.cross	详情请参考 mindspore.ops.cross()。
mindspore.Tensor.cummax	详情请参考 mindspore.ops.cummax()。
mindspore.Tensor.cummin	详情请参考 mindspore.ops.cummin()。
mindspore.Tensor.cumprod	详情请参考 mindspore.ops.cumprod()。
mindspore.Tensor.cumsum	计算输入Tensor self 沿轴 dim 的累积和。
mindspore.Tensor.deg2rad	详情请参考 mindspore.ops.deg2rad()。
mindspore.Tensor.diag	详情请参考 mindspore.ops.diag()。
mindspore.Tensor.diagflat	详情请参考 mindspore.ops.diagflat()。
mindspore.Tensor.diagonal	详情请参考 mindspore.ops.diagonal()。
mindspore.Tensor.diagonal_scatter	详情请参考 mindspore.ops.diagonal_scatter()。
mindspore.Tensor.diff	详情请参考 mindspore.ops.diff()。
mindspore.Tensor.digamma	详情请参考 mindspore.ops.digamma()。
mindspore.Tensor.div	逐元素计算当前Tensor除以输入的另一个Tensor的商。
mindspore.Tensor.divide	mindspore.Tensor.div() 的别名。
mindspore.Tensor.dot	详情请参考 mindspore.ops.dot()。
mindspore.Tensor.dsplit	详情请参考 mindspore.ops.dsplit()。
mindspore.Tensor.dtype	返回张量的数据类型（mindspore.dtype）。
mindspore.Tensor.eigvals	详情请参考 mindspore.ops.eigvals()。
mindspore.Tensor.eq	逐元素比较两个输入Tensor是否相等。
mindspore.Tensor.equal	详情请参考 mindspore.ops.equal()。
mindspore.Tensor.erf	逐元素计算 self 的高斯误差函数。
mindspore.Tensor.erfc	详情请参考 mindspore.ops.erfc()。
mindspore.Tensor.erfinv	详情请参考 mindspore.ops.erfinv()。
mindspore.Tensor.exp	逐元素计算 self 的指数。
mindspore.Tensor.expand_as	将输入张量的shape扩展为另一个输入张量的shape。
mindspore.Tensor.expand_dims	详情请参考 mindspore.ops.expand_dims()。
mindspore.Tensor.expm1	详情请参考 mindspore.ops.expm1()。
mindspore.Tensor.fill_diagonal	将 self Tensor的主对角线，填充成指定的值，并返回结果。
mindspore.Tensor.flatten	沿着从 start_dim 到 end_dim 的维度，对输入Tensor进行展平。
mindspore.Tensor.flip	详情请参考 mindspore.ops.flip()。
mindspore.Tensor.fliplr	详情请参考 mindspore.ops.fliplr()。
mindspore.Tensor.flipud	详情请参考 mindspore.ops.flipud()。
mindspore.Tensor.float	将输入Tensor转换为 float32 类型。
mindspore.Tensor.float_power	详情请参考 mindspore.ops.float_power()。
mindspore.Tensor.floor	逐元素向下取整函数。
mindspore.Tensor.floor_divide	详情请参考 mindspore.ops.floor_divide()。
mindspore.Tensor.flush_from_cache	如果Tensor开启缓存作用，则将缓存数据刷新到host侧。
mindspore.Tensor.fmax	详情请参考 mindspore.ops.fmax()。
mindspore.Tensor.fmod	详情请参考 mindspore.ops.fmod()。
mindspore.Tensor.fold	详情请参考 mindspore.ops.fold()。
mindspore.Tensor.frac	详情请参考 mindspore.ops.frac()。
mindspore.Tensor.from_numpy	将Numpy数组转换为张量。
mindspore.Tensor.gather	返回输入Tensor在指定 index 索引对应的元素组成的切片。
mindspore.Tensor.gather_elements	详情请参考 mindspore.ops.gather_elements()。
mindspore.Tensor.gather_nd	详情请参考 mindspore.ops.gather_nd()。
mindspore.Tensor.ge	详情请参考 mindspore.ops.ge()。
mindspore.Tensor.ger	详情请参考 mindspore.ops.ger()。
mindspore.Tensor.geqrf	详情请参考 mindspore.ops.geqrf()。
mindspore.Tensor.greater	按元素比较输入参数 \(self > other\) 的值，输出结果为bool值。
mindspore.Tensor.greater_equal	逐元素计算 \(self >= other\) 的bool值。
mindspore.Tensor.gt	详情请参考 mindspore.ops.gt()。
mindspore.Tensor.H	返回共轭和转置的矩阵（2-D Tensor）的视图。
mindspore.Tensor.half	将输入Tensor转换为 float16 类型。
mindspore.Tensor.hardshrink	详情请参考 mindspore.ops.hardshrink()。
mindspore.Tensor.has_init	Tensor是否已经初始化。
mindspore.Tensor.heaviside	详情请参考 mindspore.ops.heaviside()。
mindspore.Tensor.histc	详情请参考 mindspore.ops.histc()。
mindspore.Tensor.hsplit	详情请参考 mindspore.ops.hsplit()。
mindspore.Tensor.hypot	详情请参考 mindspore.ops.hypot()。
mindspore.Tensor.i0	详情请参考 mindspore.ops.i0()。
mindspore.Tensor.igamma	详情请参考 mindspore.ops.igamma()。
mindspore.Tensor.igammac	详情请参考 mindspore.ops.igammac()。
mindspore.Tensor.imag	详情请参考 mindspore.ops.imag()。
mindspore.Tensor.index_add	详情请参考 mindspore.ops.index_add()。
mindspore.Tensor.index_fill	详情请参考 mindspore.ops.index_fill()。
mindspore.Tensor.index_put	返回一个Tensor。
mindspore.Tensor.index_put_	返回一个Tensor。
mindspore.Tensor.index_select	返回一个新的Tensor，该Tensor沿维度 axis 按 index 中给定的索引对 self 进行选择。
mindspore.Tensor.init_data	获取此Tensor的数据。
mindspore.Tensor.inner	详情请参考 mindspore.ops.inner()。
mindspore.Tensor.inplace_update	详情请参考 mindspore.ops.inplace_update()。
mindspore.Tensor.int	将输入Tensor转换为 int32 类型，其中Tensor中的值为浮点数时，则会丢弃小数部分。
mindspore.Tensor.inv	详情请参考 mindspore.ops.inv()。
mindspore.Tensor.inverse	计算输入矩阵的逆。
mindspore.Tensor.invert	详情请参考 mindspore.ops.invert()。
mindspore.Tensor.isclose	返回一个bool类型Tensor，表示 input 的每个元素与 other 的对应元素在给定容忍度内是否“接近”。
mindspore.Tensor.isfinite	判断输入数据每个位置上的元素是否是有限数。
mindspore.Tensor.is_complex	详情请参考 mindspore.ops.is_complex()。
mindspore.Tensor.is_contiguous	判断Tensor的内存是否连续。
mindspore.Tensor.is_floating_point	详情请参考 mindspore.ops.is_floating_point()。
mindspore.Tensor.isinf	确定 self 每个位置上的元素是否为正无穷或负无穷。
mindspore.Tensor.isnan	详情请参考 mindspore.ops.isnan()。
mindspore.Tensor.isneginf	逐元素判断是否是负inf。
mindspore.Tensor.isposinf	详情请参考 mindspore.ops.isposinf()。
mindspore.Tensor.isreal	详情请参考 mindspore.ops.isreal()。
mindspore.Tensor.is_signed	判断输入Tensor的dtype是否是有符号数类型。
mindspore.Tensor.item	获取Tensor中指定索引的元素。
mindspore.Tensor.itemset	将标量插入到Tensor（并将标量转换为Tensor的数据类型）。
mindspore.Tensor.itemsize	返回一个Tensor元素的长度（以字节为单位）。
mindspore.Tensor.lcm	详情请参考 mindspore.ops.lcm()。
mindspore.Tensor.ldexp	详情请参考 mindspore.ops.ldexp()。
mindspore.Tensor.le	逐元素计算 \(self <= other\) 的bool值。
mindspore.Tensor.lerp	详情请参考 mindspore.ops.lerp()。
mindspore.Tensor.less	逐元素计算 \(self < other\) ，返回为bool。
mindspore.Tensor.less_equal	逐元素计算 \(self <= other\) 的bool值。
mindspore.Tensor.log	逐元素返回Tensor的自然对数。
mindspore.Tensor.log10	详情请参考 mindspore.ops.log10()。
mindspore.Tensor.log1p	详情请参考 mindspore.ops.log1p()。
mindspore.Tensor.log2	逐元素返回Tensor以2为底的对数。
mindspore.Tensor.logaddexp	详情请参考 mindspore.ops.logaddexp()。
mindspore.Tensor.logaddexp2	详情请参考 mindspore.ops.logaddexp2()。
mindspore.Tensor.logcumsumexp	详情请参考 mindspore.ops.logcumsumexp()。
mindspore.Tensor.logdet	详情请参考 mindspore.ops.logdet()。
mindspore.Tensor.logical_and	逐元素计算两个Tensor的逻辑与运算。
mindspore.Tensor.logical_not	逐元素计算一个Tensor的逻辑非运算。
mindspore.Tensor.logical_or	逐元素计算两个Tensor的逻辑或运算。
mindspore.Tensor.logical_xor	详情请参考 mindspore.ops.logical_xor()。
mindspore.Tensor.logit	详情请参考 mindspore.ops.logit()。
mindspore.Tensor.logsumexp	详情请参考 mindspore.ops.logsumexp()。
mindspore.Tensor.log_normal	使用给定均值 mean 和标准差 std 的对数正态分布的数值填充当前Tensor。
mindspore.Tensor.long	将输入Tensor转换为 int64 类型，其中Tensor中的值为浮点数时，则会丢弃小数部分。
mindspore.Tensor.lt	mindspore.Tensor.less() 的别名。
mindspore.Tensor.lu_solve	详情请参考 mindspore.ops.lu_solve()。
mindspore.Tensor.masked_fill	将掩码位置为True的位置填充指定的值。
mindspore.Tensor.masked_scatter	返回一个Tensor。
mindspore.Tensor.masked_select	返回一个一维Tensor，其中的内容是 self 中对应于 mask 中True位置的值。
mindspore.Tensor.matmul	计算两个数组的矩阵乘积。
mindspore.Tensor.max	返回Tensor的最大值或轴方向上的最大值。
mindspore.Tensor.maximum	逐元素计算两个输入Tensor中的最大值。
mindspore.Tensor.mean	默认情况下，移除输入所有维度，返回 input 中所有元素的平均值，也可仅缩小指定维度 axis 大小至1。
mindspore.Tensor.median	详情请参考 mindspore.ops.median()。
mindspore.Tensor.mH	访问此属性等价于调用self.adjoint()方法。
mindspore.Tensor.min	计算输出Tensor最小的值。
mindspore.Tensor.minimum	逐元素计算两个输入Tensor中的最小值。
mindspore.Tensor.mm	计算两个矩阵的乘积。
mindspore.Tensor.movedim	详情请参考 mindspore.ops.movedim()。
mindspore.Tensor.moveaxis	详情请参考 mindspore.ops.moveaxis()。
mindspore.Tensor.move_to	同步或异步的方式将Tensor拷贝到目标设备上，默认同步方式。
mindspore.Tensor.msort	详情请参考 mindspore.ops.msort()。
mindspore.Tensor.mT	返回将最后两个维度交换的Tensor。
mindspore.Tensor.mul	两个Tensor逐元素相乘。
mindspore.Tensor.multinomial	详情请参考 mindspore.ops.multinomial()。
mindspore.Tensor.multiply	详情请参考 mindspore.ops.multiply()。
mindspore.Tensor.mvlgamma	详情请参考 mindspore.ops.mvlgamma()。
mindspore.Tensor.nan_to_num	将 self 中的 NaN 、正无穷大和负无穷大值分别替换为 nan 、posinf 和 neginf 指定的值。
mindspore.Tensor.nanmean	详情请参考 mindspore.ops.nanmean()。
mindspore.Tensor.nanmedian	详情请参考 mindspore.ops.nanmedian()。
mindspore.Tensor.nansum	详情请参考 mindspore.ops.nansum()。
mindspore.Tensor.narrow	沿着指定的轴，指定起始位置获取指定长度的Tensor。
mindspore.Tensor.nbytes	返回Tensor占用的总字节数。
mindspore.Tensor.ndim	返回Tensor维度的数量。
mindspore.Tensor.ndimension	mindspore.Tensor.ndim() 的别名。
mindspore.Tensor.ne	mindspore.Tensor.not_equal() 的别名。
mindspore.Tensor.neg	计算 self 的相反数并返回。
mindspore.Tensor.negative	mindspore.Tensor.neg() 的别名。
mindspore.Tensor.nelement	mindspore.Tensor.numel() 的别名。
mindspore.Tensor.new_ones	返回一个大小为 size 的Tensor，填充值为1。
mindspore.Tensor.new_zeros	返回一个大小为 size 的Tensor，填充值为0。
mindspore.Tensor.nextafter	详情请参考 mindspore.ops.nextafter()。
mindspore.Tensor.numel	详情请参考 mindspore.ops.numel()。
mindspore.Tensor.numpy	mindspore.Tensor.asnumpy() 的别名。
mindspore.Tensor.nonzero	返回所有非零元素下标位置。
mindspore.Tensor.norm	详情请参考 mindspore.ops.norm()。
mindspore.Tensor.normal_	使用随机数原地更新tensor，且随机数的采样服从由参数 mean 和 std 所构成的正态分布。
mindspore.Tensor.not_equal	计算两个Tensor是否不相等。
mindspore.Tensor.outer	计算 self 和 vec2 的外积。
mindspore.Tensor.orgqr	详情请参考 mindspore.ops.orgqr()。
mindspore.Tensor.ormqr	详情请参考 mindspore.ops.ormqr()，其中参数 input2 和 input3 分别对应 mindspore.ops.ormqr() 的参数 tau 和 other。
mindspore.Tensor.permute	详情请参考 mindspore.ops.permute()。
mindspore.Tensor.positive	详情请参考 mindspore.ops.positive()。
mindspore.Tensor.pow	计算 self 中每个元素的 exponent 次幂。
mindspore.Tensor.prod	默认情况下，使用指定维度的所有元素的乘积代替该维度的其他元素，以移除该维度。
mindspore.Tensor.ptp	该函数名称是"peak to peak"的缩写。
mindspore.Tensor.rad2deg	详情请参考 mindspore.ops.rad2deg()。
mindspore.Tensor.random_	在区间 \([from\_, to-1]\) 内生成服从均匀分布的离散均匀分布随机数，原地更新输入tensor。
mindspore.Tensor.random_categorical	详情请参考 mindspore.ops.random_categorical()。
mindspore.Tensor.ravel	返回一个展开的一维Tensor。
mindspore.Tensor.real	详情请参考 mindspore.ops.real()。
mindspore.Tensor.reciprocal	返回输入Tensor每个元素的倒数。
mindspore.Tensor.remainder	逐元素计算 self 除以 other 后的余数。
mindspore.Tensor.renorm	详情请参考 mindspore.ops.renorm()。
mindspore.Tensor.repeat	对数组中的元素进行重复复制。
mindspore.Tensor.repeat_interleave	沿着轴重复Tensor的元素，类似 numpy.repeat。
mindspore.Tensor.reshape	基于给定的 shape ，对当前Tensor进行重新排列。
mindspore.Tensor.reshape_as	不改变数据的情况下，将Tensor的shape改为 other 的shape。
mindspore.Tensor.resize	将Tensor改为输入的新shape，并将不足的元素补0。
mindspore.Tensor.reverse	详情请参考 mindspore.ops.flip()。
mindspore.Tensor.reverse_sequence	详情请参考 mindspore.ops.reverse_sequence()。
mindspore.Tensor.roll	详情请参考 mindspore.ops.roll()。
mindspore.Tensor.round	对输入数据进行四舍五入到最接近的整数数值。
mindspore.Tensor.rot90	详情请参考 mindspore.ops.rot90()。
mindspore.Tensor.rsqrt	逐元素计算输入Tensor元素的平方根倒数。
mindspore.Tensor.register_hook	设置Tensor对象的反向hook函数。
mindspore.Tensor.scatter	根据指定索引将 src 中的值更新到 self 中返回输出。
mindspore.Tensor.scatter_add	将 src 中所有的元素添加到 self 中 index 指定的索引处。
mindspore.Tensor.scatter_div	详情请参考 mindspore.ops.scatter_div()。
mindspore.Tensor.scatter_max	详情请参考 mindspore.ops.scatter_max()。
mindspore.Tensor.scatter_min	详情请参考 mindspore.ops.scatter_min()。
mindspore.Tensor.scatter_mul	详情请参考 mindspore.ops.scatter_mul()。
mindspore.Tensor.scatter_sub	根据指定的更新值和输入索引，通过减法进行运算，将结果赋值到输出Tensor中。
mindspore.Tensor.searchsorted	查找应插入元素在有序数列中的位置索引。
mindspore.Tensor.select	沿着选定的维度在给定的索引处进行切片。
mindspore.Tensor.select_scatter	详情请参考 mindspore.ops.select_scatter()。
mindspore.Tensor.set_const_arg	指定该Tensor在作为网络入参时是否是一个常量。
mindspore.Tensor.sgn	详情请参考 mindspore.ops.sgn()。
mindspore.Tensor.shape	详情请参考 mindspore.ops.shape()。
mindspore.Tensor.short	将输入Tensor转换为 int16 类型并返回一个拷贝，与 self.astype(mstype.int16) 等价，其中Tensor中的值为浮点数时，则会丢弃小数部分，具体请参考 mindspore.Tensor.astype()。
mindspore.Tensor.sigmoid	逐元素计算Sigmoid激活函数。
mindspore.Tensor.sign	详情请参考 mindspore.ops.sign()。
mindspore.Tensor.signbit	详情请参考 mindspore.ops.signbit()。
mindspore.Tensor.sin	逐元素计算 self 的正弦。
mindspore.Tensor.sinc	详情请参考 mindspore.ops.sinc()。
mindspore.Tensor.sinh	详情请参考 mindspore.ops.sinh()。
mindspore.Tensor.size	详情请参考 mindspore.ops.size()。
mindspore.Tensor.slice_scatter	详情请参考 mindspore.ops.slice_scatter()。
mindspore.Tensor.slogdet	详情请参考 mindspore.ops.slogdet()。
mindspore.Tensor.softmax	详情请参考 mindspore.ops.softmax()。
mindspore.Tensor.sort	按指定顺序对输入Tensor的指定维上的元素进行排序。
mindspore.Tensor.split	根据指定的轴将输入Tensor切分成块。
mindspore.Tensor.sqrt	逐元素计算 self 的平方根。
mindspore.Tensor.square	逐元素计算 self 的平方。
mindspore.Tensor.squeeze	详情请参考 mindspore.ops.squeeze()。
mindspore.Tensor.std	详情请参考 mindspore.ops.std()。
mindspore.Tensor.storage_offset	以储存元素的个数的形式返回Tensor在内存中的偏移量。
mindspore.Tensor.stride	在指定维度 dim中 从一个元素跳到下一个元素所必需的步长。
mindspore.Tensor.strides	Tensor上每个维度跨度的字节元组。
mindspore.Tensor.sub	对 other 缩放 alpha 后与 input 相减。
mindspore.Tensor.subtract	详情请参考 mindspore.ops.subtract()。
mindspore.Tensor.sum	计算指定维度上Tensor元素的总和。
mindspore.Tensor.sum_to_size	将原Tensor按照指定 size 进行求和。
mindspore.Tensor.svd	详情请参考 mindspore.ops.svd()。
mindspore.Tensor.swapaxes	详情请参考 mindspore.ops.swapaxes()。
mindspore.Tensor.swapdims	详情请参考 mindspore.ops.swapdims()。
mindspore.Tensor.T	返回转置后的Tensor。
mindspore.Tensor.t	详情请参考 mindspore.ops.t()。
mindspore.Tensor.take	在指定维度上获取Tensor中的元素。
mindspore.Tensor.tan	详情请参考 mindspore.ops.tan()。
mindspore.Tensor.tanh	逐元素计算自身元素的双曲正切。
mindspore.Tensor.tensor_split	详情请参考 mindspore.ops.tensor_split()。
mindspore.Tensor.tile	按照给定的次数复制输入Tensor。
mindspore.Tensor.to	执行Tensor类型的转换。
mindspore.Tensor.to_coo	将常规Tensor转为稀疏化的COOTensor。
mindspore.Tensor.to_csr	将常规Tensor转为稀疏化的CSRTensor。
mindspore.Tensor.tolist	将Tensor转为列表，如果输入是Tensor scalar，将会返回Python标量。
mindspore.Tensor.topk	沿给定维度查找 k 个最大或最小元素和对应的索引。
mindspore.Tensor.trace	在Tensor的对角线方向上的总和。
mindspore.Tensor.transpose	详情请参考 mindspore.ops.transpose()。
mindspore.Tensor.tril	返回输入Tensor的下三角形部分(包含对角线和下面的元素)，并将其他元素设置为0。
mindspore.Tensor.triu	返回 self 的上三角形部分(包含对角线和下面的元素)，并将其他元素设置为0。
mindspore.Tensor.true_divide	mindspore.Tensor.div() 中 \(rounding\_mode=None\) 的别名。
mindspore.Tensor.trunc	返回一个新的Tensor，该Tensor具有输入元素的截断整数值。
mindspore.Tensor.type	将Tensor的dtype转换成 dtype 。
mindspore.Tensor.type_as	将Tensor的dtype转换成 other 的dtype。
mindspore.Tensor.unbind	详情请参考 mindspore.ops.unbind()。
mindspore.Tensor.unfold	详情请参考 mindspore.ops.unfold()。
mindspore.Tensor.uniform	在半开区间 [from_, to) 内生成随机数。
mindspore.Tensor.unique	对 self 中的元素去重。
mindspore.Tensor.unique_consecutive	详情请参考 mindspore.ops.unique_consecutive()。
mindspore.Tensor.unique_with_pad	详情请参考 mindspore.ops.unique_with_pad()。
mindspore.Tensor.unsorted_segment_max	详情请参考 mindspore.ops.unsorted_segment_max()。
mindspore.Tensor.unsorted_segment_min	详情请参考 mindspore.ops.unsorted_segment_min()。
mindspore.Tensor.unsorted_segment_prod	详情请参考 mindspore.ops.unsorted_segment_prod()。
mindspore.Tensor.unsqueeze	详情请参考 mindspore.ops.unsqueeze()。
mindspore.Tensor.var	在指定维度上的方差。
mindspore.Tensor.view	根据输入shape重新创建一个Tensor，与原Tensor数据相同。
mindspore.Tensor.view_as	根据 other 的shape改变原 self Tensor的shape。
mindspore.Tensor.vsplit	详情请参考 mindspore.ops.vsplit()。
mindspore.Tensor.where	返回一个Tensor，Tensor的元素从 self 或 y 中根据 condition 选择。
mindspore.Tensor.xdivy	详情请参考 mindspore.ops.xdivy()。
mindspore.Tensor.xlogy	详情请参考 mindspore.ops.xlogy()。