PyTorch 中的一个函数:torch.pow
torch.pow 介绍
torch.pow 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算张量（Tensor）的幂次方。这个函数接受两个输入参数：底数（base）和指数（exponent），然后返回底数的指数次幂的结果。如果两个参数都是张量，那么它们必须具有可广播（broadcastable）的形状，以便执行逐元素的幂运算。
用法：
torch.pow(input, exponent)input：底数张量，可以是任何形状。exponent：指数张量，可以是任何与input可广播的形状。
示例1：标量指数
import torch # 底数
base = torch.tensor([2.0, 3.0, 4.0])
# 指数
exponent = 2 # 计算幂
result = torch.pow(base, exponent) print(result)
# 输出: tensor([4., 9., 16.])示例2：张量指数
import torch # 底数
base = torch.tensor([2.0, 3.0, 4.0])
# 指数张量
exponent = torch.tensor([1, 2, 3]) # 计算幂
result = torch.pow(base, exponent) print(result)
# 输出: tensor([ 2., 9., 64.])示例3：广播的幂运算
import torch # 底数
base = torch.tensor([[2.0, 3.0], [4.0, 5.0]])
# 指数张量，与base形状不同，但可以广播
exponent = torch.tensor([1, 2]) # 计算幂
result = torch.pow(base, exponent) print(result)
# 输出:
# tensor([[ 2., 9.],
# [ 4., 25.]])注意事项：
- 当处理大数或非常小的数时，要注意浮点数的精度问题。
torch.pow与NumPy的numpy.power功能相似，但专为PyTorch张量设计。