copysign¶

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

按照元素计算两个输入 Tensor 的 copysign 大小，由数值和符号组成，其数值部分来自于第一个 Tensor 中的元素，符号部分来自于第二个 Tensor 中的元素。

\[\begin{split}copysign(x_{i},y_{i})=\left\{\begin{matrix} & -|x_{i}| & if \space y_{i} <= -0.0\\ & |x_{i}| & if \space y_{i} >= 0.0 \end{matrix}\right.\end{split}\]

参数¶

x (Tensor) - 输入的复数值的 Tensor，数据类型为：bool, uint8, int8, int16, int32, int64, bfloat16, float16, float32, float64。

y (Tensor) - 输入的复数值的 Tensor，数据类型为：bool, uint8, int8, int16, int32, int64, bfloat16, float16, float32, float64。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，输出数据类型与输入数据类型相同。

代码示例 1¶

           >>> import paddle
 >>> x = paddle.to_tensor([1, 2, 3], dtype='float64')
 >>> y = paddle.to_tensor([-1, 1, -1], dtype='float64')
 >>> out = paddle.copysign(x, y)
 >>> print(out)
 Tensor(shape=[3], dtype=float64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
        [-1.,  2., -3.])

         

代码示例 2¶

支持广播机制

           >>> x = paddle.to_tensor([1, 2, 3], dtype='float64')
 >>> y = paddle.to_tensor([-2], dtype='float64')
 >>> res = paddle.copysign(x, y)
 >>> print(res)
 Tensor(shape=[3], dtype=float64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
        [-1.,  -2.,  -3.])

         

代码示例 3¶

y 为 +0.0 时

           >>> x = paddle.to_tensor([1, 2, 3], dtype='float64')
 >>> y = paddle.to_tensor([0.0], dtype='float64')
 >>> out = paddle.copysign(x, y)
 >>> print(out)
 Tensor(shape=[3], dtype=float64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
     [1., 2., 3.])

         

代码示例 4¶

y 为 -0.0 时

           >>> x = paddle.to_tensor([1, 2, 3], dtype='float64')
 >>> y = paddle.to_tensor([-0.0], dtype='float64')
 >>> out = paddle.copysign(x, y)
 >>> print(out)
 Tensor(shape=[3], dtype=float64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
     [-1., -2., -3.])

         