mindspore.ops.cross

mindspore.ops.cross(input, other, dim=None)

返回沿着维度 dim 上，input 和 other 的向量积（叉积）。 input 和 other 必须有相同的形状，且指定的 dim 维上size必须为3。 如果不指定 dim，则使用第一个大小为3的维度。

参数：

• input (Tensor) - 输入Tensor。

• other (Tensor) - 另一个Tensor，数据类型和shape必须和 input 一致，并且他们的 dim 维度的长度应该为3。

• dim (int，可选) - 沿着此维进行叉积操作。如果 dim 为None，则使用第一个大小为3的维度。默认值：None。

返回：

Tensor，数据类型与 input 相同。

异常：

• TypeError - 如果 input 不是Tensor。

• TypeError - 如果 other 不是Tensor。

• TypeError - 如果 input 数据类型与 other 不同。

• ValueError - 如果 input 和 other 的size不同，维度不为3。

• ValueError - 如果 input 和 other 的shape不相同。

• ValueError - 如果 dim 不在[-len(input.shape), len(input.shape)-1]范围内。

支持平台：

Ascend CPU

样例：

>>> # case 1: dim=None.
>>> x = Tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
>>> other = Tensor([[4, 5, 6], [4, 5, 6]])
>>> output = ops.cross(x, other)
>>> print(output)
[[-3  6 -3]
 [-3  6 -3]]
>>> # case 2: dim=1.
>>> x = Tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
>>> other = Tensor([[4, 5, 6], [4, 5, 6]])
>>> output = ops.cross(x, other, dim=1)
>>> print(output)
[[-3  6 -3]
 [-3  6 -3]]