tensor_pow_tensor Class — pytorch Architecture

Source Code

aten/src/ATen/test/pow_test.cpp lines 193–236

template<typename Vals, typename Pows>
void tensor_pow_tensor(const Vals vals, c10::ScalarType vals_dtype, Pows pows, c10::ScalarType pows_dtype) {
  using T = typename Vals::value_type;

  typedef std::numeric_limits< double > dbl;
  std::cout.precision(dbl::max_digits10);

  const auto vals_tensor = torch::tensor(vals, vals_dtype);
  for ([[maybe_unused]] const auto shirt : c10::irange(pows.size())) {
    const auto pows_tensor = torch::tensor(pows, pows_dtype);

    const auto actual_pow = vals_tensor.pow(pows_tensor);

    auto actual_pow_ = vals_tensor.clone();
    actual_pow_.pow_(pows_tensor);

    auto actual_pow_out = torch::empty_like(vals_tensor);
    torch::pow_out(actual_pow_out, vals_tensor, pows_tensor);

    auto actual_torch_pow = torch::pow(vals_tensor, pows_tensor);

    int i = 0;
    for (const auto val : vals) {
      const auto pow = pows[i];
      const auto exp = typed_pow(T(val), T(pow));

      const auto act_pow = actual_pow[i].template item<T>();
      assert_eq(val, act_pow, exp);

      const auto act_pow_ = actual_pow_[i].template item<T>();
      assert_eq(val, act_pow_, exp);

      const auto act_pow_out = actual_pow_out[i].template item<T>();
      assert_eq(val, act_pow_out, exp);

      const auto act_torch_pow = actual_torch_pow[i].template item<T>();
      assert_eq(val, act_torch_pow, exp);

      i++;
    }

    std::rotate(pows.begin(), pows.begin() + 1, pows.end());
  }
}