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- 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。

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- 易用性：

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- 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。

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- 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。

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- 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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mindspore.ops.ge

mindspore.ops.ge(input, other)[源代码]

逐元素计算 $i n p u t >= o t h e r$ 的值。

说明

支持隐式类型转换。
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是bool，并保证其shape可以广播。
当输入是一个Tensor和一个Scalar时，Scalar只能是一个常数。
支持广播。
若输入的Tensor可以广播，则会把低维度通过复制该维度的值的方式扩展到另一个输入中对应的高维度。

\begin{array}{r} o u t_{i} = {\begin{cases} True,    if i n p u t_{i} >= o t h e r_{i} \\ False,   if i n p u t_{i} < o t h e r_{i} \end{cases} \end{array}

参数：

input (Union[Tensor, Number]) - 第一个输入。
other (Union[Tensor, Number]) - 第二个输入。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> # case 1: The shape of two inputs are different
>>> input = mindspore.tensor([1, 2, 3], mindspore.float32)
>>> output = mindspore.ops.ge(input, 2.0)
>>> print(output)
[False  True True]
>>> # case 2: The shape of two inputs are the same
>>> input = mindspore.tensor([1, 2, 3], mindspore.int32)
>>> other = mindspore.tensor([1, 2, 4], mindspore.int32)
>>> output = mindspore.ops.ge(input, other)
>>> print(output)
[ True  True False]