[object Object]

[object Object][object Object]undefined[object Object]

• 接口功能：exponent每个元素作为input对应元素的幂完成计算。

• 计算公式：

  $$out_i = self_i^{exponent_i}$$

[object Object]

aclnnPowTensorScalar和aclnnInplacePowTensorScalar实现相同的功能，使用区别如下：

• aclnnPowTensorScalar：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
• aclnnInplacePowTensorScalar：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。

每个算子分为，必须先调用”aclnnPowTensorScalarGetWorkspaceSize”或者”aclnnInplacePowTensorScalarGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用”aclnnPowTensorScalar”或者”aclnnInplacePowTensorScalar”接口执行计算。

[object Object]

• 参数说明：

  [object Object]
  • [object Object]Atlas 200I/500 A2 推理产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]：数据类型不支持BFLOAT16。

• 返回值

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

  第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [object Object]

[object Object]

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

[object Object]

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值

  aclnnStatus， 返回状态码，具体参见。

  第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：

  [object Object]

[object Object]

• 参数说明：

  [object Object]

• 返回值

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见。

[object Object]

• INT32整型计算在如下范围以外的场景，会出现超时：

  [object Object]undefined

• 确定性计算：aclnnPowTensorScalar&aclnnInplacePowTensorScalar默认确定性实现。

• [object Object]Atlas 训练系列产品[object Object]、[object Object]Atlas 推理系列产品[object Object]：该场景下，如果计算结果取值超过了设定的数据类型取值范围，则会以该数据类型的边界值作为结果返回。

• exponent = 2场景下调用square算子，当输入self为int8时，只有结果在(-2048, 1920)范围内时保证精度无误差。

[object Object]

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考。