heaviside¶
为 x 中的每个元素计算由 y 中相对应元素决定的赫维赛德阶跃函数，其计算公式为
\[\begin{split}\mathrm{heaviside}(x, y)= \left\{ \begin{array}{lcl} 0,& &\text{if } \ x < 0, \\ y,& &\text{if } \ x = 0, \\ 1,& &\text{if } \ x > 0. \end{array} \right.\end{split}\]
注解
paddle.heaviside 遵守广播机制，如您想了解更多，请参见 Tensor 介绍 .
参数¶
x (Tensor) - 赫维赛德阶跃函数的输入 Tensor。数据类型为 float16、float32、float64、int32 或 int64。
y (Tensor) - 决定了一个赫维赛德阶跃函数的 Tensor。数据类型为 float16、float32、float64、int32 或 int64。
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，存储运算后的结果。如果 x 和 y 有不同的形状且是可以广播的，那么返回 Tensor 的形状是 x 和 y 经过广播后的形状。如果 x 和 y 有相同的形状，那么返回 Tensor 的形状与 x 和 y 相同。
代码示例¶
>>> import paddle
>>> x = paddle.to_tensor([-0.5, 0, 0.5])
>>> y = paddle.to_tensor([0.1])
>>> paddle.heaviside(x, y)
Tensor(shape=[3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[0. , 0.10000000, 1. ])
>>> x = paddle.to_tensor([[-0.5, 0, 0.5], [-0.5, 0.5, 0]])
>>> y = paddle.to_tensor([0.1, 0.2, 0.3])
>>> paddle.heaviside(x, y)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[0. , 0.20000000, 1. ],
[0. , 1. , 0.30000001]])