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- 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。

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- 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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mindspore.mint.sign

mindspore.mint.sign(input)

按sign公式逐元素计算输入tensor。

$$\begin{array}{r}{\text{out}}_i=\{\begin{array}{ll}-1& {\text{input}}_i<0\\ 0& {\text{input}}_i=0\\ 1& {\text{input}}_i>0\end{array}\end{array}$$

说明

在输入为NaN且数据类型为float64时，该算子计算结果为NaN。

参数：

• input (Tensor) - 输入tensor。

返回：

Tensor

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> input = mindspore.tensor([[-1, 0, 2, 4, 6], [2, 3, 5, -6, 0]])
>>> output = mindspore.mint.sign(input)
>>> print(output)
[[-1  0  1  1  1]
 [ 1  1  1 -1  0]]
>>> mindspore.set_device(device_target="CPU")
>>> x = mindspore.tensor([[-1, 0, float('inf'), 4, float('nan')], [2, 3, float('-inf'), -6, 0]])
>>> output = mindspore.mint.sign(x)
>>> print(output)
[[-1.  0.  1.  1.  0.]
 [ 1.  1. -1. -1.  0.]]