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：

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.]