Sub

Sub - 14

版本

  • 名稱: Sub (GitHub)

  • 網域: main

  • since_version: 14

  • 函式: False

  • 支援層級: SupportType.COMMON

  • 形狀推斷: True

此版本的運算子自第 14 版起可用。

摘要

執行逐元素二元減法 (支援 Numpy 樣式的廣播)。

此運算子支援多向 (即 Numpy 樣式) 廣播；如需更多詳細資訊，請查看 ONNX 中的廣播。

(Opset 14 變更)：將支援的類型擴展為包含 uint8、int8、uint16 和 int16。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，與兩個輸入具有相同的元素類型

類型限制

  • T in ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    將輸入和輸出類型限制為所有數值張量。

Sub - 13

版本

  • 名稱: Sub (GitHub)

  • 網域: main

  • since_version: 13

  • 函式: False

  • 支援層級: SupportType.COMMON

  • 形狀推斷: True

此版本的運算子自第 13 版起可用。

摘要

執行逐元素二元減法 (支援 Numpy 樣式的廣播)。

此運算子支援多向 (即 Numpy 樣式) 廣播；如需更多詳細資訊，請查看 ONNX 中的廣播。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，與兩個輸入具有相同的元素類型

類型限制

  • T in ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) )

    將輸入和輸出類型限制為高精度的數值張量。

Sub - 7

版本

  • 名稱: Sub (GitHub)

  • 網域: main

  • since_version: 7

  • 函式: False

  • 支援層級: SupportType.COMMON

  • 形狀推斷: True

此版本的運算子自第 7 版起可用。

摘要

執行逐元素二元減法 (支援 Numpy 樣式的廣播)。

此運算子支援多向 (即 Numpy 樣式) 廣播；如需更多詳細資訊，請查看 ONNX 中的廣播。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，與兩個輸入具有相同的元素類型

類型限制

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) )

    將輸入和輸出類型限制為高精度的數值張量。

Sub - 6

版本

  • 名稱: Sub (GitHub)

  • 網域: main

  • since_version: 6

  • 函式: False

  • 支援層級: SupportType.COMMON

  • 形狀推斷: True

此版本的運算子自第 6 版起可用。

摘要

執行逐元素二元減法 (具有有限的廣播支援)。

如有必要，會廣播右側的引數，以符合左側引數的形狀。當指定廣播時，第二個張量可以是元素大小為 1 (包括純量張量和任何等級等於或小於第一個張量的張量)，或使其形狀為第一個張量形狀的連續子集。相互相等的形狀開頭由引數「軸」指定，如果未設定，則假設為後綴匹配。1 維擴展尚無法運作。

例如，支援下列張量形狀 (使用 broadcast=1)

shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,)，即 B 是純量張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1)，即 B 是 1 元素張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4)，使用 axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2)，使用 axis=0

需要傳遞屬性 broadcast=1 才能啟用廣播。

屬性

  • axis - INT :

    如果設定，則定義廣播的維度。請參閱文件以了解詳細資訊。

  • broadcast - INT (預設值為 '0')

    傳遞 1 以啟用廣播

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元，應與第二個運算元共享類型。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。啟用廣播時，其大小可以小於 A。如果停用廣播，則其大小應相同。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，具有與 A 相同的維度和類型

類型約束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) )

    將輸入和輸出類型限制為高精度的數值張量。

Sub - 1

版本

  • 名稱: Sub (GitHub)

  • 網域: main

  • since_version: 1

  • 函式: False

  • 支援層級: SupportType.COMMON

  • 形狀推斷: False

此版本的運算子自版本 1 起可用。

摘要

執行逐元素二元減法 (具有有限的廣播支援)。

如有必要，會廣播右側的引數，以符合左側引數的形狀。當指定廣播時，第二個張量可以是元素大小為 1 (包括純量張量和任何等級等於或小於第一個張量的張量)，或使其形狀為第一個張量形狀的連續子集。相互相等的形狀開頭由引數「軸」指定，如果未設定，則假設為後綴匹配。1 維擴展尚無法運作。

例如，支援下列張量形狀 (使用 broadcast=1)

shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,)，即 B 是純量張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1)，即 B 是 1 元素張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4)，使用 axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2)，使用 axis=0

需要傳遞屬性 broadcast=1 才能啟用廣播。

屬性

  • axis - INT :

    如果設定，則定義廣播的維度。請參閱文件以了解詳細資訊。

  • broadcast - INT (預設值為 '0')

    傳遞 1 以啟用廣播

  • consumed_inputs - INTS :

    舊版最佳化屬性。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元，應與第二個運算元共享類型。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。啟用廣播時，其大小可以小於 A。如果停用廣播，則其大小應相同。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，具有與 A 相同的維度和類型

類型約束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) )

    將輸入和輸出類型限制為浮點數張量。