Pow

Pow - 15

版本

  • 名称: Pow (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本: 15

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的操作符自版本 15 起可用。

摘要

Pow 接受输入数据 (Tensor) 和指数 Tensor，并生成一个输出数据 (Tensor)，其中函数 f(x) = x^exponent 被逐元素应用于数据张量。此运算符支持多向（即 Numpy 风格）广播；有关更多详细信息，请查看 ONNX 中的广播。

输入

  • X (异构) - T

    第一个操作数，指数的底数。

  • Y（异构）- T1

    第二个操作数，指数的幂。

输出

  • Z（异构）- T

    输出张量

类型约束

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64) )

    将输入 X 和输出类型限制为浮点/整数张量。

  • T1 在 ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入 Y 类型限制为浮点/整数张量。

Pow - 13

版本

  • 名称: Pow (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本: 13

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自 版本 13 起可用。

摘要

Pow 接受输入数据 (Tensor) 和指数 Tensor，并生成一个输出数据 (Tensor)，其中函数 f(x) = x^exponent 被逐元素应用于数据张量。此运算符支持多向（即 Numpy 风格）广播；有关更多详细信息，请查看 ONNX 中的广播。

输入

  • X (异构) - T

    第一个操作数，指数的底数。

  • Y（异构）- T1

    第二个操作数，指数的幂。

输出

  • Z（异构）- T

    输出张量

类型约束

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64) )

    将输入 X 和输出类型限制为浮点/整数张量。

  • T1 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入 Y 类型限制为浮点/整数张量。

Pow - 12

版本

  • 名称: Pow (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本: 12

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自 版本 12 起可用。

摘要

Pow 接受输入数据 (Tensor) 和指数 Tensor，并生成一个输出数据 (Tensor)，其中函数 f(x) = x^exponent 被逐元素应用于数据张量。此运算符支持多向（即 Numpy 风格）广播；有关更多详细信息，请查看 ONNX 中的广播。

输入

  • X (异构) - T

    第一个操作数，指数的底数。

  • Y（异构）- T1

    第二个操作数，指数的幂。

输出

  • Z（异构）- T

    输出张量。

类型约束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64) )

    将输入 X 和输出类型限制为浮点/整数张量。

  • T1 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入 Y 类型限制为浮点/整数张量。

Pow - 7

版本

  • 名称: Pow (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本: 7

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的操作符自版本 7 起可用。

总结

Pow 接受输入数据 (Tensor) 和指数 Tensor，并生成一个输出数据 (Tensor)，其中函数 f(x) = x^exponent 被逐元素应用于数据张量。此运算符支持多向（即 Numpy 风格）广播；有关更多详细信息，请查看 ONNX 中的广播。

输入

  • X (异构) - T

    第一个操作数，指数的底数。

  • Y (异构) - T

    第二个操作数，指数的幂。

输出

  • Z（异构）- T

    输出张量。

类型约束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) )

    将输入和输出类型限制为浮点张量。

Pow - 1

版本

  • 名称: Pow (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本: 1

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自 版本 1 起可用。

总结

Pow 接受输入数据 (Tensor) 和指数 Tensor，并生成一个输出数据 (Tensor)，其中函数 f(x) = x^exponent 逐元素应用于数据张量。

如有必要，右侧参数将被广播以匹配左侧参数的形状。当指定广播时，第二个张量可以是元素大小为 1（包括标量张量和任何秩等于或小于第一个张量的张量），或者其形状是第一个张量形状的连续子集。相互相等的形状的起始由参数“axis”指定，如果未设置，则假定为后缀匹配。1维扩展尚不可用。

例如，支持以下张量形状（广播=1）

shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), 即 B 是一个标量张量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), 即 B 是一个 1 元素张量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), axis=0

需要传递属性 broadcast=1 以启用广播。

属性

  • 轴 - INT :

    如果设置，定义广播维度。详见文档。

  • broadcast - INT（默认为 '0'）

    传入 1 以启用广播

输入

  • X (异构) - T

    任何形状的输入张量，指数的底数。

  • Y (异构) - T

    任何形状可广播到 X 形状的输入张量，指数分量。

输出

  • Z（异构）- T

    输出张量（与 X 大小相同）

类型限制

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) )

    将输入和输出类型限制为浮点张量。