mindspore.ops.SquaredDifference
- class mindspore.ops.SquaredDifference[源代码]
第一个输入Tensor元素中减去第二个输入Tensor,并返回其平方。
x 和 y 的输入遵循隐式类型转换规则,使数据类型一致。输入必须是两个Tensor或一个Tensor和一个Scalar。当输入是两个Tensor时,它们的数据类型不能同时为bool类型,并且它们的shape可以广播。当输入是一个Tensor和一个Scalar时,Scalar只能是一个常量。
\[out_{i} = (x_{i} - y_{i}) * (x_{i} - y_{i}) = (x_{i} - y_{i})^2\]- 输入:
x (Union[Tensor, Number, bool]) - 第一个输入,为数值型,或为bool,或为Tensor。
y (Union[Tensor, Number, bool]) - 第二个输入,通常为数值型,或为Tensor,当第一个输入是Tensor时或为bool。
- 输出:
Tensor,shape与广播后的shape相同,数据类型为两个输入中精度较高或数字较高的类型。
- 异常:
TypeError - 如果 x 和 y 不是数值型、bool或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([1.0, 2.0, 3.0]), mindspore.float32) >>> y = Tensor(np.array([2.0, 4.0, 6.0]), mindspore.float32) >>> squared_difference = ops.SquaredDifference() >>> output = squared_difference(x, y) >>> print(output) [1. 4. 9.]