torch.float_power

torch.float_power(input, exponent, *, out=None) → Tensor

以雙精度方式，逐元素地將 input 提高到 exponent 的冪次方。如果輸入都不是複數，則傳回一個 torch.float64 張量；如果一個或多個輸入是複數，則傳回一個 torch.complex128 張量。

注意

與 torch.pow() 不同，此函數總是使用雙精度計算，torch.pow() 實現了更典型的 類型提升。當計算需要在更寬或更精確的 dtype 中執行，或者計算結果可能包含輸入 dtype 無法表示的分數值時，這非常有用，例如當整數底數被提升為負整數指數時。

參數

• input (Tensor 或 Number) – 底數值

• exponent (Tensor 或 Number) – 指數值

關鍵字參數

out (Tensor, optional) – 輸出張量（可選）。

範例

>>> a = torch.randint(10, (4,))
>>> a
tensor([6, 4, 7, 1])
>>> torch.float_power(a, 2)
tensor([36., 16., 49.,  1.], dtype=torch.float64)

>>> a = torch.arange(1, 5)
>>> a
tensor([ 1,  2,  3,  4])
>>> exp = torch.tensor([2, -3, 4, -5])
>>> exp
tensor([ 2, -3,  4, -5])
>>> torch.float_power(a, exp)
tensor([1.0000e+00, 1.2500e-01, 8.1000e+01, 9.7656e-04], dtype=torch.float64)