mindspore.ops.Div

class mindspore.ops.Div[源代码]

逐元素计算第一输入Tensor除以第二输入Tensor的商。

\[out_{i} = \frac{x_i}{y_i}\]

Note

输入 x 和 y 遵循隐式类型转换规则，使数据类型保持一致。
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。

输入：

x (Union[Tensor, number.Number, bool]) - 第一个输入，是一个number.Number、bool值或数据类型为 number 或 bool_ 的Tensor。
y (Union[Tensor, number.Number, bool]) - 第二个输入，当第一个输入是Tensor时，第二个输入应该是一个number.Number或bool值，或数据类型为number或bool_的Tensor。当第一个输入是Scalar时，第二个输入必须是数据类型为number或bool_的Tensor。

输出：

Tensor，shape与输入 x，y 广播后的shape相同，数据类型为两个输入中精度较高的类型。

异常：

TypeError - x 和 y 都不是Tensor。
TypeError - x 和 y 数据类型都是bool_的Tensor。

支持平台：: Ascend GPU CPU

样例：

>>> # case 1 :has same data type and shape of the two inputs
>>> x = Tensor(np.array([-4.0, 5.0, 6.0]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(np.array([3.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32)
>>> div = ops.Div()
>>> output = div(x, y)
>>> print(output)
[-1.3333334  2.5        2.        ]
>>> # case 2 : different data type and shape of the two inputs
>>> x = Tensor(np.array([-4.0, 5.0, 6.0]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(2, mindspore.int32)
>>> output = div(x, y)
>>> print(output)
[-2.  2.5  3.]
>>> print(output.dtype)
Float32