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 input 或 other 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]