# 比较与tf.math.divide的功能差异

[![查看源文件](https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/r2.0/resource/_static/logo_source.png)](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r2.0/docs/mindspore/source_zh_cn/note/api_mapping/tensorflow_diff/div.md)

## tf.math.divide

```text
tf.math.divide(x, y, name=None) -> Tensor
```

更多内容详见[tf.math.divide](https://tensorflow.google.cn/versions/r2.6/api_docs/python/tf/math/divide)。

## mindspore.ops.div

```text
mindspore.ops.div(input, other, rounding_mode=None) -> Tensor
```

更多内容详见[mindspore.ops.div](https://mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.0/api_python/ops/mindspore.ops.div.html)。

## 差异对比

TensorFlow：将两个Tensor进行逐元素相除取商的操作。

MindSpore：当MindSpore的该API的参数rounding_mode为默认值None时，MindSpore此API实现功能与TensorFlow一致。

| 分类 | 子类  | TensorFlow | MindSpore | 差异                                                  |
| --- |-----|------------|-----------|-----------------------------------------------------|
|参数 | 参数1 | x          | input  | 功能一致，参数名不同                                                   |
| | 参数2 | y          | other    | 功能一致，参数名不同                                                  |
| | 参数3 | -          |  rounding_mode | TensorFlow中无此参数。MindSpore为可选参数，用于决定结果的舍入类型，默认值为None |
| | 参数4 | name         |  - | 不涉及 |

### 代码示例

> 当不指定MindSpore该API的参数rounding_mode时，两API实现的功能一致，用法相同。

```python
# TensorFlow
import tensorflow as tf
import numpy

x = tf.constant([[2, 4, 6, 8], [1, 2, 3, 4]])
y = tf.constant([5, 8, 8, 16])
out = tf.math.divide(x, y).numpy()
print(out)
# [[0.4   0.5   0.75  0.5  ]
#  [0.2   0.25  0.375 0.25 ]]

# MindSpore
import mindspore
from mindspore import Tensor
import mindspore.ops as ops
import numpy as np

x_ = np.array([[2, 4, 6, 8], [1, 2, 3, 4]])
y_ = np.array([5, 8, 8, 16])
x = Tensor(x_, mindspore.float64)
y = Tensor(y_, mindspore.float64)
output = ops.div(x, y)
print(output)
# [[0.4   0.5   0.75  0.5  ]
#  [0.2   0.25  0.375 0.25 ]]
```