vec_exp
功能说明
按element取自然指数：
。
函数原型
vec_exp(mask, dst, src, repeat_times, dst_rep_stride, src_rep_stride)
参数说明
请参见参数说明。
dst/src数据类型保持一致。
Atlas 200/300/500 推理产品，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16)
Atlas 训练系列产品，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16/float32)
Atlas推理系列产品AI Core，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16/float32)
Atlas推理系列产品Vector Core，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16/float32)
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16/float32)
Atlas 200/500 A2推理产品，dst与src支持的数据类型为：Tensor(float16/float32)
返回值
无
支持的型号
Atlas 200/300/500 推理产品
Atlas 训练系列产品
Atlas推理系列产品AI Core
Atlas推理系列产品Vector Core
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品
Atlas 200/500 A2推理产品
注意事项
- 对于Atlas 200/300/500 推理产品，如果ex满足精度要求，但使用该接口计算ex - 1时，当输入float16类型的数据时，计算精度可能不满足双千分之一（这是因为减法有误差），如果对ex - 1精度有更高要求，建议使用vec_expm1_high_preci接口。
- 对于Atlas 训练系列产品，如果ex满足精度要求，但使用该接口计算ex - 1时，当输入float16类型的数据时，计算精度可能不满足双千分之一（这是因为减法有误差），如果对ex - 1精度有更高要求，建议使用vec_expm1_high_preci接口。
- 对于Atlas推理系列产品AI Core，如果ex满足精度要求，但使用该接口计算ex - 1时，当输入float16类型的数据时，计算精度可能不满足双千分之一（这是因为减法有误差），如果对ex - 1精度有更高要求，建议使用vec_expm1_high_preci接口。
- 对于Atlas推理系列产品Vector Core，如果ex满足精度要求，但使用该接口计算ex - 1时，当输入float16类型的数据时，计算精度可能不满足双千分之一（这是因为减法有误差），如果对ex - 1精度有更高要求，建议使用vec_expm1_high_preci接口。
- 对于Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品, 如果ex满足精度要求，但使用该接口计算ex - 1时，当输入float16类型的数据时，计算精度可能不满足双千分之一（这是因为减法有误差），如果对ex - 1精度有更高要求，建议使用vec_expm1_high_preci接口。
- 对于Atlas 200/500 A2推理产品, 如果ex满足精度要求，但使用该接口计算ex - 1时，当输入float16类型的数据时，计算精度可能不满足双千分之一（这是因为减法有误差），如果对ex - 1精度有更高要求，建议使用vec_expm1_high_preci接口。
- 其他注意事项请参考注意事项。
调用示例
此样例是针对数据量较小、一次搬运就可以完成的场景，目的是让大家了解接口的功能，更复杂的数据量较大的样例可参见调用示例。
from tbe import tik
tik_instance = tik.Tik()
src_gm = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="src_gm", scope=tik.scope_gm)
src_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="src_ub", scope=tik.scope_ubuf)
dst_gm = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="dst_gm", scope=tik.scope_gm)
dst_ub = tik_instance.Tensor("float16", (128,), name="dst_ub", scope=tik.scope_ubuf)
tik_instance.data_move(src_ub, src_gm, 0, 1, 8, 0, 0)
tik_instance.vec_exp(128, dst_ub, src_ub, 1, 8, 8)
tik_instance.data_move(dst_gm, dst_ub, 0, 1, 8, 0, 0)
tik_instance.BuildCCE(kernel_name="exp", inputs=[src_gm], outputs=[dst_gm])
结果示例：
输入数据： [0, 1, 2, 3, ......] 输出数据： [1.0, 2.719, 7.391, 20.08, ......]
父主题： 单目
