tensorflow:: אופס:: פאו
#include <math_ops.h>מחשב את העוצמה של ערך אחד למשנהו.
תַקצִיר
בהינתן טנסור x וטנסור y , פעולה זו מחשבת \(x^y\) עבור אלמנטים מתאימים ב- x ו- y . לְדוּגמָה:
# tensor 'x' is [[2, 2]], [3, 3]] # tensor 'y' is [[8, 16], [2, 3]] tf.pow(x, y) ==> [[256, 65536], [9, 27]]
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
החזרות:
-
Output: הטנסור z.
בנאים והורסים | |
|---|---|
Pow (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input y) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
z | |
תפקידים ציבוריים | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
ז
::tensorflow::Output z
תפקידים ציבוריים
פאו
Pow( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input x, ::tensorflow::Input y )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון 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/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/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/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/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/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [z](#classtensorflow_1_1ops_1_1_pow_1aa4df670ff306b3b060f6214659131a3e) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/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```"]]