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mindspore.mint.pow
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.. py:function:: mindspore.mint.pow(input, exponent)
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计算 `input` 中每个元素的 `exponent` 次幂。
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当 `exponent` 是Tensor时， `input` 和 `exponent` 的shape必须是可广播的。
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.. math::
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out_{i} = input_{i} ^{ exponent_{i}}
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.. warning::
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这是一个实验性API，后续可能修改或删除。
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参数：
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- **input** (Union[Tensor, Number]) - 第一个输入，是一个Number值或数据类型为 `number <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/mindspore/mindspore.dtype.html#mindspore.dtype>`_ 或 `bool <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/mindspore/mindspore.dtype.html#mindspore.dtype>`_ 的Tensor。
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- **exponent** (Union[Tensor, Number]) - 第二个输入，是一个Number值或数据类型为 `number <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/mindspore/mindspore.dtype.html#mindspore.dtype>`_ 或 `bool <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/mindspore/mindspore.dtype.html#mindspore.dtype>`_ 的Tensor。
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返回：
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Tensor，shape与广播后的shape相同，数据类型为两个输入中精度较高的类型。
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异常：
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- **TypeError** - `input` 和 `exponent` 同时为 bool 类型。
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- **TypeError** - `input` 是一个Tensor且为 int 或 bool 类型，而 `exponent` 是一个Scalar且值为负整型时。
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