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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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- 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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mindspore.ops.le

mindspore.ops.le(input, other)[源代码]

逐元素计算 $i n p u t <= o t h e r$ 的值。

\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}

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。
当输入是一个Tensor和一个Scalar时，Scalar只能是一个常数。

参数：

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

返回：

Tensor

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.le(input, 2.0)
>>> print(output)
[True  True False]
>>> # 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.le(input, other)
>>> print(output)
[ True  True  True]