torch exponential

torch.exp() 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算输入张量的指数函数。它将输入张量中的每个元素取指数，并返回一个具有相同形状的张量。

torch.exp() 的函数原型如下：

torch.exp(input, out=None) -> Tensor

其中，input 是输入张量，out 是可选参数，用于指定输出张量。

以下是 torch.exp() 的一些特点和用法：
1. 输入张量可以是标量、向量、矩阵或多维张量。
2. 输出张量与输入张量具有相同的形状。
3. 输入张量可以是浮点型或整型，但输出张量始终为浮点型。
4. 如果指定了输出张量 out，则结果将存储在 out 中，否则将创建一个新的张量来存储结果。

示例代码：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
y = torch.exp(x)
print(y)  # 输出: tensor([ 2.7183,  7.3891, 20.0855])

z = torch.exp(2.0)
print(z)  # 输出: tensor(7.3891)

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TORCH.RANDOM介绍

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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].