torch.float_power

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

Raises input to the power of exponent, elementwise, in double precision. If neither input is complex returns a torch.float64 tensor, and if one or more inputs is complex returns a torch.complex128 tensor.

注意

此函数始终以双精度计算，与 torch.pow() 不同，它实现了更典型的类型提升。这在需要以更宽或更精确的数据类型执行计算时很有用，或者计算结果可能包含在输入数据类型中无法表示的分数值时，例如当以整数为基础的指数为负整数时。

参数:

• 输入（张量或数字）- 底数值

• 指数（张量或数字）- 指数值

关键字参数:

输出（张量，可选）- 输出张量。

示例：

>>> 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)