mindspore.mint.logical_xor

mindspore.mint.logical_xor(input, other)

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

样例：

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