pypto.expand_exp_dif#

产品支持情况#

  • Ascend 950PR/Ascend 950DT：支持

  • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持

  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：支持

功能说明#

计算自然对数的底数e的(input - other)次幂，返回与输入input广播后形状相同的Tensor。计算公式如下：

\[ res_i = e^{(input_i - other_i)} \]

函数原型#

expand_exp_dif(input: Tensor, other: Tensor) -> Tensor

参数说明#

参数名

输入/输出

说明

input

输入

源操作数。
支持的类型为：Tensor。
Tensor支持的数据类型为：DT_FP16，DT_FP32，DT_BF16。
不支持空Tensor；Shape仅支持1-4维；支持多维度广播到相同形状；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。

other

输入

源操作数。
支持的类型为：Tensor。
Tensor支持的数据类型为：DT_FP16，DT_FP32，DT_BF16。
不支持空Tensor；Shape仅支持1-4维；支持多维度广播到相同形状；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。

返回值说明#

返回输出Tensor，Tensor的数据类型与input、other相同，Shape为input和other广播后大小。

约束说明#

  1. input和other都为Tensor时，数据类型应该相同。

  2. Tensor类型输入不支持TileOpFormat.TILEOP_NZ格式。

调用示例#

TileShape设置示例#

调用该operation接口前，应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。

TileShape维度应和输出一致。

如非广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[m, n]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1]，则m1, n1分别用于切分m, n轴。

广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[1, n]或[m, 1]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1]，则m1, n1分别用于切分m, n轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)

接口调用示例#

示例1：尾轴广播#

x = pypto.tensor([2, 3], pypto.DT_FP32)
y = pypto.tensor([2, 1], pypto.DT_FP32)
out = pypto.expand_exp_dif(x, y)

结果示例如下：

输入数据x:     [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
输入数据y:     [[1], [2]]
输出数据out:   [[ 1.       ,  2.718282 ,  7.3890557],
               [ 7.3890557, 20.085537 , 54.59815  ]]

示例2：多轴广播#

x = pypto.tensor([2, 3], pypto.DT_FP32)
y = pypto.tensor([1, 1], pypto.DT_FP32)
out = pypto.expand_exp_dif(x, y)

结果示例如下：

输入数据x:     [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
输入数据y:     [[1]]
输出数据out:   [[ 1.       ,  2.718282 ,  7.3890557],
               [20.085537 , 54.59815  , 148.41316 ]]