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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。

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。

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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。

- 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.nn.HSwish

class mindspore.nn.HSwish

Hard Swish激活函数。

对输入的每个元素计算Hard Swish。

Hard Swish定义如下：

$$\text{hswish}(x_i)=x_i\ast \frac{ReLU6(x_i+3)}{6},$$

其中， $x_i$ 是输入的元素。

输入：

• x (Tensor) - 用于计算Hard Swish的Tensor。数据类型必须是float16或float32。shape为 $(N,\ast )$ ，其中 $\ast$ 表示任意的附加维度数。

输出：

Tensor，具有与 x 相同的数据类型和shape。

异常：

• TypeError - x 的数据类型既不是float16也不是float32。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([-1, -2, 0, 2, 1]), mindspore.float16)
>>> hswish = nn.HSwish()
>>> result = hswish(x)
>>> print(result)
[-0.3333 -0.3333  0.      1.667   0.6665]