pypto.ne

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

逐元素不等于比较运算。

函数原型

ne(input: Tensor, other: Union[Tensor, float, Element]) -> 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_FP32，两个源操作数的数据类型必须保持一致。 不支持空Tensor；Shape仅支持2-4维；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。
other	输入	源操作数。 支持的类型为：Tensor, float, Element。 当为float类型时会自动转换为 Element 类型，float 对应 DT_FP32。当需要使用其他数据类型时，可以通过 Element 构建。 Tensor和Element支持的数据类型为：DT_FP16, DT_BF16, DT_FP32，两个源操作数的数据类型必须保持一致。 不支持空Tensor；Shape仅支持2-4维；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。

返回值说明

返回Shape与输入Tensor一致、数据类型为DT_BOOL的Tensor。若input对应位置的元素值不等于other对应位置的元素值，则该位置的返回值为True，其余位置的返回值为False。

约束说明

1. input 和 other 类型须保持一致。

2. 支持一维广播。

调用示例

TileShape设置示例

说明：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。

示例1：非广播场景，输入intput 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。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)

示例2：广播场景，输入intput 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

a = pypto.tensor([3], pypto.DT_FP32)
b = pypto.tensor([3], pypto.DT_FP32)
out = pypto.ne(a, b)

结果示例如下：

输入数据a: [1.0 2.0 3.0]
输入数据b: [2.0 2.0 2.0]
输出数据out: [True, False, True]