torch.exp(X)

This function computes the exponential of each element in the input tensor X. Mathematically, it returns a tensor with the same shape as X, where each element is given by e^x, where x is the corresponding element in X.

For example, if X is a 2x3 tensor with values [-1, 0, 1, 2, 3, 4], then torch.exp(X) would return a tensor with the same shape, but with values [0.3679, 1.0000, 2.7183, 7.3891, 20.0855, 54.5982].

相关问题

torch.exp(x)

torch.exp(x) 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算给定张量 x 的指数函数。它返回一个新的张量，其中每个元素都是输入张量对应位置的指数值。

例如，如果输入张量 x 是 [1, 2, 3]，那么 torch.exp(x) 将返回 [e^1, e^2, e^3]，其中 e 是自然对数的底数。

请注意，输入张量 x 可以是任意形状的张量，torch.exp(x) 将按元素方式计算指数函数。

torch.exp的梯度

torch.exp的梯度计算如下：

设 $y = \exp(x)$，则 $\frac{\partial y}{\partial x} = \exp(x)$。

因此，在PyTorch中，可以通过调用torch.exp函数得到指定张量的指数函数值，并且在反向传播时，自动计算出每个元素的梯度。

例如，假设有一个张量x，那么可以通过以下代码计算其指数函数值及其梯度：

import torch

x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = torch.exp(x)

print(y)
# tensor([ 2.7183,  7.3891, 20.0855], grad_fn=<ExpBackward>)

y.sum().backward()

print(x.grad)
# tensor([ 2.7183,  7.3891, 20.0855])

在上述代码中，requires_grad=True表示需要计算梯度，torch.exp(x)计算张量x的指数函数值，并返回新的张量y，grad_fn=<ExpBackward>表示梯度函数是ExpBackward。最后，通过调用y.sum().backward()计算y的梯度，然后通过x.grad输出x的梯度。