技术背景

在PyTorch中,没有直接实现cbrt这一算子。这个算子是用于计算一个数的开立方,例如,最简单的-8开立方就是-2。但这里有个问题是,在PyTorch中,因为没有cbrt算子,如果直接用幂次计算去操作数字,就有可能出现问题。

代码示例

首先看一下numpy做开立方的代码示例:

In [1]: import numpy as npIn [2]: a = np.array(-8, np.float32)In [3]: a**(1/3)
<ipython-input-3-f6e83d4e282e>:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in powera**(1/3)
Out[3]: np.float32(nan)In [4]: np.cbrt(a)
Out[4]: np.float32(-2.0)

在这个示例中,如果直接开立方,结果会是一个nan,很明显不是我们想要的一个结果。而cbrt是一个单独实现的开立方算子,可以支持负数的输入,计算结果也是正确的。在PyTorch的场景下,只能用幂次运算:

In [1]: import torch as tcIn [2]: a=tc.tensor(-8,dtype=tc.float32)In [3]: a**(1/3)
Out[3]: tensor(nan)

这样得到的结果是错误的。因此需要我们自己实现一个cbrt函数:

In [1]: import torch as tcIn [2]: cbrt=lambda x: tc.sign(x)*tc.abs(x)**(1/3)In [3]: a=tc.tensor(-8,dtype=tc.float32)In [4]: cbrt(a)
Out[4]: tensor(-2.)

其实逻辑也比较简单,就是先把符号提取出来,然后再转化为正数正常计算就好了。

总结概要

本文介绍了在PyTorch中直接使用幂次函数计算有可能导致的计算结果异常的问题。由于PyTorch中并未像Numpy和MindSpore一样直接支持cbrt开立方函数,因此这里也提供了一个在PyTorch中计算开立方的函数。

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