我正在使用tensorflow来加速僵硬的化学求解器。在这个过程中，我经常要计算tf.pow（a，b），其中a是张量，b是常数。在分析期间，我发现tf.pow非常慢，甚至比tf.exp慢。我对此感到惊讶所以我将功率计算为tf.exp（tf.log（a）* b）并计时。令我惊讶的是，exponental日志的速度是tf.pow的两倍。这是为什么？这是非常意外的。
我应该提到我使用单精度浮点数作为我的张量，并且我在使用带有conda的pip安装的whl文件的CPU上运行python 3.6和tf v1.5的窗口
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我相信Tensorflow的exp和pow操作正在调用Eigen的实现。看来Eigen正在使用exp的SIMD说明，而不是pow：https://eigen.tuxfamily.org/dox/group__CoeffwiseMathFunctions.html