subtract¶

paddle. subtract ( x, y, name=None ) [源代码] ¶

该OP是逐元素相减算子，输入 x 与输入 y 逐元素相减，并将各个位置的输出元素保存到返回结果中。

等式是：

\[out = x - y\]

注解

paddle.subtract 遵守broadcasting，如您想了解更多，请参见广播 (broadcasting) 。

参数¶

x （Tensor）- 输入的Tensor。数据类型为 float32 、 float64 、 int32 或 int64 。

y （Tensor）- 输入的Tensor。数据类型为 float32 、 float64 、 int32 或 int64 。

name （str, 可选）- 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 Name。

返回¶

Tensor，存储运算后的结果。如果x和y有不同的shape且是可以广播的，返回Tensor的shape是x和y经过广播后的shape。如果x和y有相同的shape，返回Tensor的shape与x，y相同。

代码示例¶

import numpy as np
import paddle

x = paddle.to_tensor([[1, 2], [7, 8]])
y = paddle.to_tensor([[5, 6], [3, 4]])
res = paddle.subtract(x, y)
print(res)
#       [[-4, -4],
#        [4, 4]]

x = paddle.to_tensor([[[1, 2, 3], [1, 2, 3]]])
y = paddle.to_tensor([1, 0, 4])
res = paddle.subtract(x, y)
print(res)
#       [[[ 0,  2, -1],
#         [ 0,  2, -1]]]

x = paddle.to_tensor([2, np.nan, 5], dtype='float32')
y = paddle.to_tensor([1, 4, np.nan], dtype='float32')
res = paddle.subtract(x, y)
print(res)
#       [ 1., nan, nan]

x = paddle.to_tensor([5, np.inf, -np.inf], dtype='float64')
y = paddle.to_tensor([1, 4, 5], dtype='float64')
res = paddle.subtract(x, y)
print(res)
#       [   4.,  inf., -inf.]

PaddlePaddle

paddle / subtract

subtract¶

参数¶

返回¶

代码示例¶

PaddlePaddle

paddle

paddle.amp

paddle.callbacks

paddle.compat

paddle.distributed

paddle.distribution

paddle.fluid

paddle.io

paddle.jit

paddle.metric

paddle.nn

paddle.onnx

paddle.optimizer

paddle.regularizer

paddle.static

paddle.sysconfig

paddle.text

paddle.utils

paddle.vision

paddle / subtract

subtract¶

参数¶

返回¶

代码示例¶