mindspore.ops.bitwise_xor

mindspore.ops.bitwise_xor(x, y)[源代码]

逐元素执行两个Tensor的异或运算。

\[out_i = x_{i} \oplus y_{i}\]

输入 xy 遵循 隐式类型转换规则 ,使数据类型保持一致。 如果 xy 数据类型不同,低精度数据类型将自动转换成高精度数据类型。

参数:
  • x (Tensor) - 第一个输入,是一个数据类型为带符号或者不带符号的整数类型的Tensor,其shape为 \((N,*)\) ,其中 \(*\) 为任意数量的额外维度。

  • y (Tensor) - 第二个输入,是一个与 x shape和类型相同的Tensor。

返回:

Tensor,是一个与 x 相同类型的Tensor。

异常:
  • TypeError - xy 不是Tensor。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> x = Tensor(np.array([0, 0, 1, -1, 1, 1, 1]), mindspore.int16)
>>> y = Tensor(np.array([0, 1, 1, -1, -1, 2, 3]), mindspore.int16)
>>> output = ops.bitwise_xor(x, y)
>>> print(output)
[ 0  1  0  0 -2  3  2]