pypto.div#

产品支持情况#

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√

功能说明#

将 input 的每个元素除以 other 中对应位置的元素，计算公式如下：

\[ res_i = input_i \div other_i \]

函数原型#

div(input: Tensor, other: Union[Tensor, float], precision_type: PrecisionType = PrecisionType.HIGH_PRECISION) -> Tensor

参数说明#

参数名	输入/输出	说明
input	输入	源操作数。支持的类型为：Tensor。 Tensor支持的数据类型为：DT_FP16，DT_BF16，DT_FP32。不支持空Tensor；支持的维度：1-4维；支持多维度广播到相同形状；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。
other	输入	源操作数。支持的类型为float以及Tensor类型。 Tensor支持的数据类型为：DT_FP16，DT_BF16，DT_FP32。不支持空Tensor；支持的维度：1-4维；支持多维度广播到相同形状；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。
precision_type	输入	精度模式枚举类型，用以控制除法计算的精度模式，具体定义为：PrecisionType 。默认为 HIGH_PRECISION（高精度模式）。

返回值说明#

返回输出Tensor，Tensor的数据类型和input、other相同，Shape为input和other广播后大小。

约束说明#

input 和 other 类型应该相同。
other 为数字的时候，不支持隐式转化。
other 不支持nan、inf等特殊值
精度模式说明：
- HIGH_PRECISION（高精度模式）：默认模式，在底层实现中会使用更高精度的计算方式，当前仅在Ascend 950PR/Ascend 950DT上有效。
- INTRINSIC（指令模式）：直接使用芯片指令进行计算。

调用示例#

TileShape设置示例#

调用该operation接口前，应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。

TileShape维度应和输出一致。

如非广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[m, n]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1]，则m1, n1分别用于切分m, n轴。

广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[m, 1]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1]，则m1, n1分别用于切分m, n轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)

接口调用示例#

基本用法（默认使用高精度模式）#

a = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP32)
b = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP32)
out = pypto.div(a, b)  # 默认使用 HIGH_PRECISION 模式

结果示例如下：

输入数据a:    [[2.0 4.0 6.0]]
输入数据b:    [[2.0 2.0 2.0]]
输出数据out:  [[1.0 2.0 3.0]]

显式指定高精度模式#

a = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP16)
b = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP16)
out = pypto.div(a, b, pypto.PrecisionType.HIGH_PRECISION)

使用指令模式#

a = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP32)
b = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP32)
out = pypto.div(a, b, pypto.PrecisionType.INTRINSIC)

使用运算符（自动使用高精度模式）#

a = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP16)
b = pypto.tensor([1, 3], pypto.DT_FP16)
out = a / b  # 自动使用 HIGH_PRECISION 模式
out = a.div(b)  # 自动使用 HIGH_PRECISION 模式