mindspore.ops.logical_xor

mindspore.ops.logical_xor(input, other)[源代码]

逐元素计算两个Tensor的逻辑异或运算。

\[out_{i} = input_{i} \oplus other_{i}\]
参数:
  • input (Tensor) - 第一个输入是数据类型可被隐式转换为bool的Tensor。

  • other (Tensor) - 第二个输入是数据类型可被隐式转换为bool的Tesor,与第一个输入进行异或计算。

返回:

Tensor,其shape与广播后的shape相同,数据类型为bool。

异常:
  • TypeError - 如果 inputother 的dtype不是bool或不可被隐式转换为bool。

  • ValueError - 如果两个输入的shape不能被广播。

支持平台:

Ascend CPU

样例:

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.array([True, False, True]), mindspore.bool_)
>>> y = Tensor(np.array([True, True, False]), mindspore.bool_)
>>> output = ops.logical_xor(x, y)
>>> print(output)
[False True True]
>>> x = Tensor(1, mindspore.bool_)
>>> y = Tensor(0, mindspore.bool_)
>>> output = ops.logical_xor(x, y)
>>> print(output)
True
>>> x = True
>>> y = Tensor(0, mindspore.bool_)
>>> output = ops.logical_xor(x, y)
>>> print(output)
True
>>> x = True
>>> y = Tensor(np.array([True, False]), mindspore.bool_)
>>> output = ops.logical_xor(x, y)
>>> print(output)
[False True]