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- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 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。

易用性

- 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。

正确性

- 正确性：

- 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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- 违反法律法规，涉及政治、领土主权等敏感词。

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mindspore.mint.fmod

mindspore.mint.fmod(input, other)

计算除法运算 input/other 的浮点余数。

$$out=input-n\ast other$$

其中 $n$ 是 $input/other$ 结果中的整数部分。 返回值的符号和 input 相同，在数值上小于 other 。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• input (Tensor) - 被除数。

• other (Union[Tensor, Number]) - 除数。

返回：

Tensor，输出的shape与广播后的shape相同，数据类型取两个输入中精度较高或数字较高的。

异常：

• TypeError - input 不是Tensor。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor(np.array([-4., -3.5, 0, 3.5, 4]), mindspore.float32)
>>> output = mint.fmod(input, 2.5)
>>> print(output)
[-1.5 -1.   0.   1.   1.5]