mindspore.ops.fmax
- mindspore.ops.fmax(input, other)[源代码]
逐元素计算输入Tensor的最大值。
\[output_i = \max(x1_i, x2_i)\]说明
输入 input 和 other 遵循隐式转换法则使数据类型一致。
输入 input 和 other 的shape必须能相互广播。
如果其中一个比较值是NaN,则返回另一个比较值。
- 参数:
input (Tensor) - 第一个输入Tensor,支持的数据类型有: float16、float32、float64、int32、int64。
other (Tensor) - 第二个输入Tensor,支持的数据类型有: float16、float32、float64、int32、int64。
- 返回:
Tensor。其shape与两个输入广播之后的shape相同,数据类型为隐式转换后精度较高的数据类型。
- 异常:
TypeError - input 或 other 不是Tensor。
TypeError - input 或 other 的数据类型不是以下数据类型之一:float16、float32、float64、int32、int64。
ValueError - input 和 other 的shape不能广播。
- 支持平台:
CPU
样例:
>>> import mindspore >>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor, ops >>> x1 = Tensor(np.array([1.0, 5.0, 3.0]), mindspore.float32) >>> x2 = Tensor(np.array([4.0, 2.0, 6.0]), mindspore.float32) >>> output = ops.fmax(x1, x2) >>> print(output) [4. 5. 6.]