mindspore.mint.isclose

mindspore.mint.isclose(input, other, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)

返回一个布尔型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”。其中“接近”的数学公式为：

\[|input-other| ≤ atol + rtol × |other|\]

参数：

• input (Tensor) - 对比的第一个输入，支持的类型有float16、float32、float64、int8、int16、int32、int64、uint8，Ascend平台额外支持bfloat16和bool类型。

• other (Tensor) - 对比的第二个输入，数据类型必须与 input 相同。

• rtol (Union[float, int, bool], 可选) - 相对容忍度。默认值： 1e-05。

• atol (Union[float, int, bool], 可选) - 绝对容忍度。默认值： 1e-08。

• equal_nan (bool, 可选) - 若为True，则两个NaN被视为相同。默认值： False 。

返回：

Tensor，shape与广播后的shape相同，数据类型是布尔型。

异常：

• TypeError - input 和 other 中的任何一个不是Tensor。

• TypeError - input 和 other 的数据类型不在支持的类型列表中。

• TypeError - atol 和 rtol 中的任何一个不是float、int或bool。

• TypeError - equal_nan 不是bool。

• TypeError - input 和 other 的数据类型不同。

• ValueError - input 和 other 无法广播。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> input = Tensor(np.array([1.3, 2.1, 3.2, 4.1, 5.1]), mindspore.float16)
>>> other = Tensor(np.array([1.3, 3.3, 2.3, 3.1, 5.1]), mindspore.float16)
>>> output = mint.isclose(input, other)
>>> print(output)
[ True False False False  True]