Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: Пау
#include <math_ops.h> Вычисляет степень одного значения по отношению к другому.
Краткое содержание
Учитывая тензор x и тензор y , эта операция вычисляет \(x^y\) для соответствующих элементов в x и y . Например:
# tensor 'x' is [[2, 2]], [3, 3]]
# tensor 'y' is [[8, 16], [2, 3]]
tf.pow(x, y) ==> [[256, 65536], [9, 27]]
Аргументы:
Возврат:
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Pow Class Reference\n\ntensorflow::ops::Pow\n====================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nComputes the power of one value to another.\n\nSummary\n-------\n\nGiven a tensor `x` and a tensor `y`, this operation computes \\\\(x\\^y\\\\) for corresponding elements in `x` and `y`. For example:\n\n\n```text\n# tensor 'x' is [[2, 2]], [3, 3]]\n# tensor 'y' is [[8, 16], [2, 3]]\ntf.pow(x, y) ==\u003e [[256, 65536], [9, 27]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The z tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Pow](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pow_1aca0c4d8d950913503421c22ff3141a2c)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` y)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pow_1a7cf450a69c0c08d103b161e9363f7e7a) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [z](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pow_1aa4df670ff306b3b060f6214659131a3e) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pow_1aebdbfbf181ed695203bc0f67e0e98daa)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pow_1aad45efe34ec9d129f73b5df4715efdce)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pow_1ab3d1c9b6cda9074b95ded97ba401948d)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### z\n\n```text\n::tensorflow::Output z\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Pow\n\n```gdscript\n Pow(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input y\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
