mindspore.ops.Sub

class mindspore.ops.Sub

逐元素用第一个输入Tensor减去第二个输入Tensor。

\[out_{i} = x_{i} - y_{i}\]

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，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 不是Tensor、number.Number或bool。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([1, 2, 3]), mindspore.int32)
>>> y = Tensor(np.array([4, 5, 6]), mindspore.int32)
>>> sub = ops.Sub()
>>> output = sub(x, y)
>>> print(output)
[-3 -3 -3]