mindspore.ops.Pow

class mindspore.ops.Pow[源代码]

计算 x 中每个元素的 y 次幂。

\[out_{i} = x_{i} ^{ y_{i}}\]

Note

  • 输入 x 和 y 遵循 隐式类型转换规则 ，使数据类型保持一致。

  • 输入必须是两个Tensor，或一个Tensor和一个Scalar。

  • 当输入是两个Tensor时，它们的数据类型不能同时是bool，并保证其shape可以广播。

  • 当输入是一个Tensor和一个Scalar时，Scalar只能是一个常数。

输入：

  • x (Union[Tensor, number.Number, bool]) - 第一个输入，是一个number.Number、bool值或数据类型为 number 或 bool_ 的Tensor。

  • y (Union[Tensor, number.Number, bool]) - 第二个输入，当第一个输入是Tensor时，第二个输入应该是一个number.Number或bool值，或数据类型为number或bool_的Tensor。当第一个输入是Scalar时，第二个输入必须是数据类型为number或bool_的Tensor。

输出：

Tensor，shape与广播后的shape相同，数据类型为两个输入中精度较高的类型。

异常：

  • TypeError - x 和 y 不是Tensor、number.Number或bool。

  • ValueError - 当 x 和 y 都为Tensor时，它们的shape不相同。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 4.0]), mindspore.float32)
>>> y = 3.0
>>> pow = ops.Pow()
>>> output = pow(x, y)
>>> print(output)
[ 1.  8. 64.]
>>>
>>> x = Tensor(np.array([1.0, 2.0, 4.0]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(np.array([2.0, 4.0, 3.0]), mindspore.float32)
>>> pow = ops.Pow()
>>> output = pow(x, y)
>>> print(output)
[ 1. 16. 64.]