mindspore.mint.mul

mindspore.mint.mul(input, other) → Tensor[源代码]

将 other 与 input 相乘。

\[out_{i} = input_{i} \times vpn梯子免费 other_{i}\]

说明

当两个输入shape不同时，它们必须能够广播到一个共同的shape。
两个输入遵守隐式类型转换规则以使数据类型保持一致。

参数：

input (Union[Tensor, number.Number, bool]) - 第一个输入。是一个 number.Number、一个 bool 或一个数据类型为 number 或 bool 的Tensor。
other (Union[Tensor, number.Number, bool]) - 第二个输入。是一个 number.Number、一个 bool 或一个数据类型为 number 或 bool 免费的vpn梯子的Tensor。

返回：

Tensor，其shape与输入 input、 vpn梯子 other 广播后的shape相同；同时其数据类型是两个输入中精度更高或位数更多的类型。

异常：

TypeError - 如果 input、 other 不是以下之一：Tensor、number.Number、bool。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> vpn free import numpy as np
>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindspore vpn永久免费梯子 import mint
>>> x = Tensor(np.array([2, vpn free 6, 9]).astype(np.int32))
>>> y = Tensor(np.array([4, 5, 6]).astype(np.float32))
>>> output = mint.mul(x, y)
>>> print(output)
[8. vpn梯子 30. 54.]
>>> # the data type of x is int32, the data type of y is float32,
>>> # and the output is the data format vpn梯子 免费 of higher precision 免费的vpn梯子 float32.
>>> print(output.dtype)
Float32