subtract¶
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：
\[out = x - y\]
注解
paddle.subtract 遵守 broadcasting，如您想了解更多，请参见 Tensor 介绍 .
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) - 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 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 paddle
x = paddle.to_tensor([[1, 2], [7, 8]])
y = paddle.to_tensor([[5, 6], [3, 4]])
res = paddle.subtract(x, y)
print(res)
# Tensor(shape=[2, 2], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
# [[-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)
# Tensor(shape=[1, 2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
# [[[ 0, 2, -1],
# [ 0, 2, -1]]])
x = paddle.to_tensor([2, float('nan'), 5], dtype='float32')
y = paddle.to_tensor([1, 4, float('nan')], dtype='float32')
res = paddle.subtract(x, y)
print(res)
# Tensor(shape=[3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
# [1. , nan, nan])
x = paddle.to_tensor([5, float('inf'), -float('inf')], dtype='float64')
y = paddle.to_tensor([1, 4, 5], dtype='float64')
res = paddle.subtract(x, y)
print(res)
# Tensor(shape=[3], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
# [ 4. , inf., -inf.])