比较与torch.ger的差异

以下映射关系均可参考本文。

PyTorch APIs	MindSpore APIs
torch.ger	mindspore.ops.ger
torch.Tensor.ger	mindspore.Tensor.ger

torch.ger

torch.ger(input, vec2, *, out=None)

更多内容详见torch.ger。

mindspore.ops.ger

mindspore.ops.ger(input, other)

更多内容详见mindspore.ops.ger。

差异对比

MindSpore此API功能与PyTorch不一致。

PyTorch: 参数 input 和 vec2 支持uint, int和float下的所有数据类型，且可以是不同的数据类型，返回值的数据类型选择输入参数中范围更大的数据类型。

MindSpore: 参数 input 和 other 的数据类型支持float16/32/64，必须是相同的数据类型，返回值的数据类型和输入一致。

分类	子类	PyTorch	MindSpore	差异
参数	参数 1	input	input	PyTorch支持uint、int和float下的所有数据类型，MindSpore仅支持float16/32/64。
	参数 2	vec2	other	PyTorch支持uint、int和float下的所有数据类型，MindSpore仅支持float16/32/64。
	参数 3	out	-	详见通用差异参数表

代码示例 1

输入的数据类型是int，返回值的数据类型也是int。

# PyTorch
import torch
import numpy as np

x1 = np.arange(3)
x2 = np.arange(6)

input = torch.tensor(x1, dtype=torch.int32)
other = torch.tensor(x2, dtype=torch.int32)
output = torch.ger(input, other)
print(output)
print(output.dtype)
# tensor([[ 0,  0,  0,  0,  0,  0],
#         [ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
#         [ 0,  2,  4,  6,  8, 10]], dtype=torch.int32)
# torch.int32
# MindSpore目前无法支持该功能

代码示例 2

输入的数据类型是float，返回值的数据类型也是float。

# PyTorch
import torch
import numpy as np
x1 = np.arange(3)
x2 = np.arange(6)
input = torch.tensor(x1, dtype=torch.float32)
other = torch.tensor(x2, dtype=torch.float32)
output = torch.ger(input, other)
print(output)
print(output.dtype)
# tensor([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
#         [ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.],
#         [ 0.,  2.,  4.,  6.,  8., 10.]])
# torch.float32

# MindSpore
import mindspore as ms
import numpy as np

x1 = np.arange(3)
x2 = np.arange(6)

input = ms.Tensor(x1, ms.float32)
other = ms.Tensor(x2, ms.float32)
output = ms.ops.ger(input, other)
print(output)
print(output.dtype)
# [[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.]
#  [ 0.  1.  2.  3.  4.  5.]
#  [ 0.  2.  4.  6.  8. 10.]]
# Float32