文档反馈

问题文档片段

问题文档片段包含公式时,显示为空格。

提交类型
issue

有点复杂...

找人问问吧。

请选择提交类型

问题类型
规范和低错类

- 规范和低错类:

- 错别字或拼写错误,标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 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。

内容合规

- 内容合规:

- 违反法律法规,涉及政治、领土主权等敏感词。

- 内容侵权。

问题描述

请勾选同意隐私声明

mindspore.ops.mul

mindspore.ops.mul(x, y)[源代码]

两个Tensor逐元素相乘。

outi=xiyi

Note

  • 输入 xy 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。

参数:

  • x (Union[Tensor, number.Number, bool]) - 第一个输入,是一个number.Number、bool值或数据类型为 numberbool_ 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。

返回:

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 - xy 不是Tensor、number.Number或bool。

  • ValueError - xy 的shape不相同。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(np.array([4.0, 5.0, 6.0]), mindspore.float32)
>>> output = ops.mul(x, y)
>>> print(output)
[ 4. 10. 18.]