torch.pow

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

Возвращает тензор, в котором каждый элемент — это результат возведения в степень элементов из input в степень exponent.

exponent может быть либо одним числом float, либо тензором Tensor, содержащим столько же элементов, сколько и в input.

Когда exponent является скалярным значением, операция выполняется так:

$$\text{out}_i = x_i ^ \text{exponent}$$

Когда exponent является тензором, операция выполняется так:

$$\text{out}_i = x_i ^ {\text{exponent}_i}$$

Когда exponent — тензор, размерности input и exponent должны быть совместимы для трансляции.

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• exponent (float или тензор) – значение показателя степени.

Ключевые аргументы:

out (Tensor, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> a = torch.randn(4)
>>> a
tensor([ 0.4331,  1.2475,  0.6834, -0.2791])
>>> torch.pow(a, 2)
tensor([ 0.1875,  1.5561,  0.4670,  0.0779])
>>> exp = torch.arange(1., 5.)

>>> a = torch.arange(1., 5.)
>>> a
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.])
>>> exp
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.])
>>> torch.pow(a, exp)
tensor([   1.,    4.,   27.,  256.])

torch.pow(self, exponent, *, out=None) → Tensor

Если self — скалярное float значение, а exponent — тензор, возвращаемый тензор out имеет ту же форму, что и exponent.

Применяемая операция:

$$\text{out}_i = \text{self} ^ {\text{exponent}_i}$$

Параметры:

• self (float) – скалярное значение основания для операции возведения в степень
• exponent (Tensor) – тензор показателя степени

Ключевые аргументы:

out (Tensor, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> exp = torch.arange(1., 5.)
>>> base = 2
>>> torch.pow(base, exp)
tensor([  2.,   4.,   8.,  16.])