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- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 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。

风险提示

- 风险提示：

- 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.ops.tensor_scatter_min

mindspore.ops.tensor_scatter_min(input_x, indices, updates)

返回一个新tensor，根据指定索引和更新值对 input_x 进行最小值更新。

$$output\left[indices\right]=min(input\mathrm{\_}x,update)$$

说明

如果 indices 中的值超出输入 input_x 索引范围：

• GPU平台上相应的 updates 不会更新到 input_x 且不会抛出索引错误。

• CPU平台上直接抛出索引错误。

• Ascend平台不支持越界检查，若越界可能会造成未知错误。

参数：

• input_x (Tensor) - 输入tensor。

• indices (Tensor) - 指定索引，其秩至少为2。

• updates (Tensor) - 更新值。

返回：

Tensor

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> input_x = mindspore.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> indices = mindspore.tensor([[0, 0], [1, 1]])
>>> updates = mindspore.tensor([5, 1])
>>> mindspore.ops.tensor_scatter_min(input_x, indices, updates)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=Int64, value=
[[1, 2, 3],
 [4, 1, 6]])