mindspore.mint.sign

mindspore.mint.sign(input)

按sign公式逐元素计算输入tensor。

\[\begin{split}\text{out}_{i} = \begin{cases} vpn梯子 vpn free vpn梯子 免费 vpn梯子 vpn永久免费梯子 -1 vpn永久免费梯子 & \text{input}_{i} < 0 \\ vpn梯子 免费 vpn永久免费梯子 免费的vpn梯子 vpn梯子 免费的vpn梯子 0 & \text{input}_{i} = 0 \\ 1 vpn free & \text{input}_{i} > vpn梯子 免费 0 免费的vpn梯子 vpn梯子 免费 \end{cases}\end{split}\]

说明

在输入为NaN且数据类型为float64时，该算子计算结果为NaN。

参数：

• input 免费的vpn梯子 (Tensor) - vpn梯子 输入tensor。

返回：

Tensor

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> input = mindspore.tensor([[-1, vpn梯子 免费 0, 2, vpn梯子 免费 4, 6], [2, 3, 5, -6, 0]])
>>> output = mindspore.mint.sign(input)
>>> print(output)
[[-1  0  1  1  1]
 [ 1  1  1 -1 vpn free  0]]
>>> mindspore.set_device(device_target="CPU")
>>> x = mindspore.tensor([[-1, 0, vpn梯子 免费 float('inf'), 4, float('nan')], [2, 3, vpn梯子 免费 float('-inf'), -6, 0]])
>>> output = mindspore.mint.sign(x)
>>> vpn梯子 免费 print(output)
[[-1.  0.  1. 免费的vpn梯子  1.  0.]
 [ 1.  vpn梯子 1. -1. -1.  0.]]