# 报错Minimum inputs size 0 does not match the requires signature size 2

**1. 报错描述**

1.1 系统环境

```
Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): GPU Software Environment: -- MindSpore version (source or binary): 1.5.2 -- Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6 -- OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-generic -- GCC/Compiler version (if compiled from source):
```

1.2 基本信息

1.2.1 脚本

训练脚本是通过构建Minimum的单算子网络，计算输入Tensor对应元素的最小值。脚本如下：

```
 01 class Net(nn.Cell):
 02   def __init__(self):
 03     super(Net, self).__init__()
 04     self.minimum = ops.minumum()
 05   def construct(self, x,y):
 06     output = self.minimum(x, y)
 07     return output
 08 net = Net()
 09 x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 4.0]), mindspore.float64) .astype(mindspore.float32)
 10    y = Tensor(np.array([3.0, 5.0, 6.0]), mindspore.float64) .astype(mindspore.float32)
 11 output = net(x, y)
 12 print('output', output)
```

1.2.2 报错

这里报错信息如下：

```
[EXCEPTION] PYNATIVE(95109,7fe22ea22740,python):2022-06-14-21:59:02.837.339 [mindspore/ccsrc/pipeline/pynative/pynative_execute.cc:1331] SetImplicitCast] Minimum inputs size 0 does not match the requires signature size 2
Traceback (most recent call last):
  File &quot;182168.py&quot;, line 36, in &lt;module&gt;
    net = Net()
  File &quot;182168.py&quot;, line 24, in __init__
    self.minimum = ops.minimum()
  File &quot;/data2/llj/mindspores/r1.5/build/package/mindspore/ops/primitive.py&quot;, line 247, in __call__
    return _run_op(self, self.name, args)
  File &quot;/data2/llj/mindspores/r1.5/build/package/mindspore/common/api.py&quot;, line 78, in wrapper
    results = fn(*arg, **kwargs)
  File &quot;/data2/llj/mindspores/r1.5/build/package/mindspore/ops/primitive.py&quot;, line 682, in _run_op
    output = real_run_op(obj, op_name, args)
ValueError: mindspore/ccsrc/pipeline/pynative/pynative_execute.cc:1331 SetImplicitCast] Minimum inputs size 0 does not match the requires signature size 2
```

原因分析

我们看报错信息，在ValueError中，写到Minimum inputs size 0 does not match the requires signature size 2，大概意思是需要两个输入， 但实际没有输入。结合第11行发现其实是传入了两个输入的。所以问题可能就不是出在这一行， 我们可以在3， 5， 11行后面分别加上一个打印标记， 看程序执行到了哪个位置。执行后发现只打印了1， 说明问题就出在第四行， 仔细检查发现第四行初始化Minimum算子的时候minimum用的小写， 相当于直接调用了函数式接口minimum算子， 所以报错没有传入参数。

**2. 解决方法**

基于上面已知的原因，很容易做出如下修改：

```
 01 class Net(nn.Cell):
 02   def __init__(self):
 03     super(Net, self).__init__()
 04     self.minimum = ops.Minimum()
 05   def construct(self, x,y):
 06     output = self.minimum(x, y)
 07     return output
 08 net = Net()
 09 x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 4.0]), mindspore.float64) .astype(mindspore.float32)
 10    y = Tensor(np.array([3.0, 5.0, 6.0]), mindspore.float64) .astype(mindspore.float32)
 11 output = net(x, y)
 12 print('output', output)
```

此时执行成功，输出如下：

```
output [1. 2. 3.]
```

**3. 总结**

定位报错问题的步骤：

1、找到报错的用户代码行：self.minimum = ops.minimum\(\);

2、 根据日志报错信息中的关键字，缩小分析问题的范围Minimum inputs size 0 does not match the requires signature size 2 ;

3、需要重点关注变量定义、初始化的正确性。

**4. 参考文档**

4.1  [Minimum算子API接口](https://www.mindspore.cn/docs/en/r1.7/api_python/ops/mindspore.ops.Minimum.html?highlight=minimum)

