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- 表述不通顺，但不影响理解。

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- 易用性：

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- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

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- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.ops.slogdet

mindspore.ops.slogdet(input)

对一个或多个方阵行列式的绝对值取对数，返回其符号和值。

说明

输出的类型是实数，即使 input 是复数。

参数：

• input (Tensor) - 输入Tensor，shape为 $(...,M,M)$ 。矩阵必须至少有两个维度，最后两个维度尺寸必须相同。支持的数据类型为float32、float64、complex64或complex128。

返回：

• Tensor，行列式的绝对值的对数的符号，shape为 $input.shape[:-2]$ ，数据类型与 input 相同。

• Tensor，行列式的绝对值的对数，shape为 $input.shape[:-2]$ ，数据类型与 input 相同。

异常：

• TypeError - input 不为 Tensor。

• TypeError - input 的数据类型不为以下类型：float32、 float64、 complex64 和 complex128。

• ValueError - input 的最后两个维度大小不同。

• ValueError - input 的维数小于2。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> input_x = Tensor(np.array([[[-4.5, -1.5], [7.0, 6.0]], [[2.5, 0.5], [3.0, 9.0]]]), mindspore.float32)
>>> sign, output = ops.slogdet(input_x)
>>> print(sign)
[-1.   1.]
>>> print(output)
[2.80336046e+00    3.04452229e+00]