mindspore.ops.SquaredDifference

class mindspore.ops.SquaredDifference

第一个输入Tensor元素中减去第二个输入Tensor，并返回其平方。

x 和 y 的输入遵循隐式类型转换规则，使数据类型一致。输入必须是两个Tensor或一个Tensor和一个Scalar。当输入是两个Tensor时，它们的数据类型不能同时为bool类型，并且它们的shape可以广播。当输入是一个Tensor和一个Scalar时，Scalar只能是一个常量。

\[out_{i} = (x_{i} - y_{i}) * (x_{i} - y_{i}) = (x_{i} - y_{i})^2\]

输入：

• x (Union[Tensor, Number, bool]) - 第一个输入，为数值型，或为bool，或为Tensor。

• y (Union[Tensor, Number, bool]) - 第二个输入，通常为数值型，或为Tensor，当第一个输入是Tensor时或为bool。

输出：

Tensor，shape与广播后的shape相同，数据类型为两个输入中精度较高或数字较高的类型。

异常：

• TypeError - 如果 x 和 y 不是数值型、bool或Tensor。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(np.array([2.0, 4.0, 6.0]), mindspore.float32)
>>> squared_difference = ops.SquaredDifference()
>>> output = squared_difference(x, y)
>>> print(output)
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