mindspore.ops.mul

mindspore.ops.mul(input, other)[源代码]

两个Tensor逐元素相乘。

\[out_{i} = input_{i} * other_{i}\]

说明

  • 两个输入中至少有一个Tensor，当两个输入具有不同的shape时，它们的shape必须要能广播为一个共同的shape。

  • 两个输入不能同时为bool类型。[True, Tensor(True, bool_), Tensor(np.array([True]), bool_)]等都为bool类型。

  • 两个输入遵循隐式类型转换规则，使数据类型保持一致。

参数：

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

  • other (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 - input 和 other 不是Tensor、number.Number或bool。

  • ValueError - input 和 other 的shape不相同。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> 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.]