PyTorch에서 펑

커피 한잔 사주세요😄

*메모:

• 내 게시물에는 square()에 대한 설명이 나와 있습니다.
• 내 게시물에서는 float_power()에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 abs() 및 sqrt()에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 gcd() 및 lcm()에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 Trace(), reciprocal() 및 rsqrt()에 대해 설명합니다.

pow()는 표시된 대로 0개 이상의 요소로 구성된 0D 이상의 D 텐서 또는 0개 이상의 요소로 구성된 0D 이상의 D 텐서와 스칼라 중 두 개로부터 0개 이상의 거듭제곱을 갖는 0D 이상의 D 텐서를 가져올 수 있습니다. 아래:

*메모:

• pow()는 토치나 텐서와 함께 사용할 수 있습니다.
• 토치(필수 유형: 텐서 또는 int, float 또는 complex의 스칼라)를 사용하거나 텐서(필수 유형: int, float 또는 complex의 텐서)를 사용하는 첫 번째 인수(입력)입니다. *토치는 입력= 없이 스칼라를 사용해야 합니다.
• torch의 두 번째 인수 또는 텐서의 첫 번째 인수는 지수(필수 유형: 텐서 또는 int의 스칼라, float 또는 complex)입니다. *음수 스칼라는 사용할 수 없습니다.
• 토치에 out 인수가 있습니다(Optional-Default:None-Type:tensor): *메모:
  • out=을 사용해야 합니다.
  • 내 게시물이 주장을 설명합니다.
• 스칼라(입력 또는 텐서)와 스칼라(지수)의 조합은 사용할 수 없습니다.
• 텐서(입력(bool) 또는 텐서(bool))와 스칼라(지수(bool))의 조합이 작동합니다.

import torch

tensor1 = torch.tensor(-3)
tensor2 = torch.tensor([-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
tensor1.pow(exponent=tensor2)
# tensor([0, 0, 0, 0, 1, -3, 9, -27])

torch.pow(-3, exponent=tensor2)
# tensor([0, 0, 0, 0, 1, -3, 9, -27])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3)
# tensor(-27)

tensor1 = torch.tensor([-3, 1, -2, 3, 5, -5, 0, -4])
tensor2 = torch.tensor([-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
# tensor([0, 1, 0, 0, 1, -5, 0, -64])

torch.pow(-3, exponent=tensor2)
# tensor([0, 0, 0, 0, 1, -3, 9, -27])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3)
# tensor([-27, 1, -8, 27, 125, -125, 0, -64])

tensor1 = torch.tensor([[-3, 1, -2, 3], [5, -5, 0, -4]])
tensor2 = torch.tensor([0, 1, 2, 3])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
# tensor([[1, 1, 4, 27], [1, -5, 0, -64]])

torch.pow(-3, exponent=tensor2)
# tensor([1, -3, 9, -27])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3)
# tensor([[-27, 1, -8, 27], [125, -125, 0, -64]])

tensor1 = torch.tensor([[[-3, 1], [-2, 3]],
                        [[5, -5], [0, -4]]])
tensor2 = torch.tensor([2, 3])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
# tensor([[[9, 1], [4, 27]],
#         [[25, -125], [0, -64]]])

torch.pow(-3, exponent=tensor2)
# tensor([9, -27])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3)
# tensor([[[-27, 1], [-8, 27]],
#         [[125, -125], [0, -64]]])

tensor1 = torch.tensor([[[-3., 1.], [-2., 3.]],
                        [[5., -5.], [0., -4.]]])
tensor2 = torch.tensor([2., 3.])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
# tensor([[[9., 1.], [4., 27.]],
#         [[25., -125.], [0., -64.]]])

torch.pow(-3., exponent=tensor2)
# tensor([9., -27.])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3.)
# tensor([[[-27., 1.], [-8., 27.]],
#         [[125., -125.], [0., -64.]]])

tensor1 = torch.tensor([[[-3.+0.j, 1.+0.j], [-2.+0.j, 3.+0.j]],
                        [[5.+0.j, -5.+0.j], [0.+0.j, -4.+0.j]]])
tensor2 = torch.tensor([2.+0.j, 3.+0.j])

torch.pow(input=tensor1, exponent=tensor2)
# tensor([[[9.0000+1.5736e-06j, 1.0000+0.0000e+00j],
#          [4.0000+6.9938e-07j, 27.0000+0.0000e+00j]],
#         [[25.0000+0.0000e+00j, -125.0000-2.9812e-06j],
#          [0.0000-0.0000e+00j, -64.0000-1.5264e-06j]]])

torch.pow(-3.+0.j, exponent=tensor2)
# tensor([9.0000+1.5736e-06j, -27.0000-6.4394e-07j])

torch.pow(input=tensor1, exponent=3.+0.j)
# tensor([[[-27.+0.j, 1.+0.j],
#          [-8.+0.j, 27.+0.j]],
#         [[125.+0.j, -125.+0.j],
#          [0.+0.j, -64.+0.j]]])

my_tensor = torch.tensor([[[True, False], [True, False]],
                          [[False, True], [False, True]]])
torch.pow(input=my_tensor, exponent=True)
# tensor([[[True, False], [True, False]],
#         [[False, True], [False, True]]])

위 내용은 PyTorch에서 펑의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!