maxframe.tensor.sqrt#

maxframe.tensor.sqrt(x, out=None, where=None, **kwargs)[源代码]#

返回一个张量的正平方根，按元素计算。

参数:

  • x (array_like) -- 需要计算平方根的值。

  • out (Tensor, None, or tuple of Tensor and None, optional) -- 用于存储结果的位置。如果提供了该参数，则其形状必须可以广播到输入的形状。如果未提供或为 None，则返回一个新分配的张量。元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量。

  • where (array_like, optional) -- 值为 True 表示在该位置计算 ufunc，值为 False 表示保留输出中的值不变。

  • **kwargs

返回:

y -- 与 x 形状相同的张量，包含 x 中每个元素的正平方根。如果 x 中有任何元素是复数，则返回复数张量（并计算负实数的平方根）。如果 x 中所有元素都是实数，则 y 也是实数，负元素返回 nan。如果提供了 out，则 y 是对其的引用。

返回类型:

Tensor

备注

sqrt 与常见约定一致，其分支切割为实数“区间”[-inf, 0)，并且在其上从上方连续。分支切割是复平面上的一条曲线，在该曲线上给定的复函数不连续。

示例

>>> import maxframe.tensor as mt

>>> mt.sqrt([1,4,9]).execute()
array([ 1.,  2.,  3.])

>>> mt.sqrt([4, -1, -3+4J]).execute()
array([ 2.+0.j,  0.+1.j,  1.+2.j])

>>> mt.sqrt([4, -1, mt.inf]).execute()
array([  2.,  NaN,  Inf])