PyTorch中如何实现开立方运算？
摘要：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。
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 np
In [2]: a = np.array(-8, np.float32)
In [3]: a**(1/3)
<ipython-input-3-f6e83d4e282e>:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in power
a**(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 tc
In [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 tc
In [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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