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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

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- 易用性：

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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.Sign

class mindspore.ops.Sign

符号函数，计算输入Tensor元素的执行符号。

$$sign(x)=\{\begin{array}{ll}-1,& ifx<0\\ 0,& ifx=0\\ 1,& ifx>0\end{array}$$

输入：

• x (Tensor) - 任意维度输入Tensor。

输出：

Tensor，shape和数据类型与 x 相同。

异常：

• TypeError - 如果 x 不是Tensor。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
 >>> import numpy as np
 >>> from mindspore import Tensor, ops
 >>> x = Tensor(np.array([[2.0, 0.0, -1.0]]), mindspore.float32)
 >>> sign = ops.Sign()
 >>> output = sign(x)
 >>> print(output)
 [[ 1.  0. -1.]]