mindspore.ops.bitwise_xor

mindspore.ops.bitwise_xor(x, y)[源代码]

逐元素执行两个Tensor的异或运算。

\[out_i = x_{i} \oplus y_{i}\]

输入 x 和 y 遵循隐式类型转换规则，使数据类型保持一致。如果 x 和 y 数据类型不同，低精度数据类型将自动转换成高精度数据类型。

参数：

x (Tensor) - 第一个输入，是一个数据类型为带符号或者不带符号的整数类型的Tensor，其shape为 \((N,*)\) ，其中 \(*\) 为任意数量的额外维度。
y (Tensor) - 第二个输入，是一个与 x shape和类型相同的Tensor。

返回：

Tensor，是一个与 x 相同类型的Tensor。

异常：

TypeError - x 或 y 不是Tensor。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([0, 0, 1, -1, 1, 1, 1]), mindspore.int16)
>>> y = Tensor(np.array([0, 1, 1, -1, -1, 2, 3]), mindspore.int16)
>>> output = ops.bitwise_xor(x, y)
>>> print(output)
[ 0  1  0  0 -2  3  2]