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- 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。

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- 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。

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mindspore.ops.Tril

class mindspore.ops.Tril(diagonal=0)

返回单个或一批二维矩阵下三角形部分，其他位置的元素将被置零。 矩阵的下三角形部分定义为对角线本身和对角线以下的元素。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• diagonal (int，可选) - 指定对角线位置，默认值： 0 ，指定主对角线。

输入：

• x (Tensor) - 输入Tensor。shape为 $(M,N,\ast )$ ，其中 $\ast$ 为任意数量的额外维度。

输出：

Tensor，其数据类型和shape维度与输入 x 相同。

异常：

• TypeError - 如果 x 不是Tensor。

• TypeError - 如果 diagonal 不是int类型。

• ValueError - 如果 x 的秩小于2。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.array([[ 1,  2,  3,  4],
...                      [ 5,  6,  7,  8],
...                      [10, 11, 12, 13],
...                      [14, 15, 16, 17]]))
>>> tril = ops.Tril()
>>> result = tril(x)
>>> print(result)
[[ 1  0  0  0]
 [ 5  6  0  0]
 [10 11 12  0]
 [14 15 16 17]]
>>> x = Tensor(np.array([[ 1,  2,  3,  4],
...                      [ 5,  6,  7,  8],
...                      [10, 11, 12, 13],
...                      [14, 15, 16, 17]]))
>>> tril = ops.Tril(diagonal=1)
>>> result = tril(x)
>>> print(result)
[[ 1  2  0  0]
 [ 5  6  7  0]
 [10 11 12 13]
 [14 15 16 17]]
>>> x = Tensor(np.array([[ 1,  2,  3,  4],
...                      [ 5,  6,  7,  8],
...                      [10, 11, 12, 13],
...                      [14, 15, 16, 17]]))
>>> tril = ops.Tril(diagonal=-1)
>>> result = tril(x)
>>> print(result)
[[ 0  0  0  0]
 [ 5  0  0  0]
 [10 11  0  0]
 [14 15 16  0]]