     else
       VERIFY_IS_APPROX(full_prec2(i), half_prec2(i));
   }
+  for (int i = 0; i < num_elem; ++i) {
+    std::cout << "Checking elemwise plog1 " << i << " input = " << input3(i) << " full = " << full_prec3(i) << " half = " << half_prec3(i) << std::endl;
+    VERIFY_IS_APPROX(full_prec3(i), half_prec3(i));
+  }
   gpu_device.deallocate(d_float1);
   gpu_device.deallocate(d_float2);
+  gpu_device.deallocate(d_float3);
   gpu_device.deallocate(d_res1_half);
   gpu_device.deallocate(d_res1_float);
   gpu_device.deallocate(d_res2_half);
   gpu_device.deallocate(d_res2_float);
+  gpu_device.deallocate(d_res3_float);
+  gpu_device.deallocate(d_res3_half);
 }
 
 template<typename>

  Tensor<float, 1> input2(num_elem);
  Tensor<Eigen::half, 1> half_prec2(num_elem);
  Tensor<Eigen::half, 1> full_prec2(num_elem);
  gpu_device.memcpyDeviceToHost(input1.data(), d_float1, num_elem*sizeof(float));
  gpu_device.memcpyDeviceToHost(input2.data(), d_float2, num_elem*sizeof(float));
  gpu_device.memcpyDeviceToHost(half_prec1.data(), d_res1_half, num_elem*sizeof(Eigen::half));
  gpu_device.memcpyDeviceToHost(full_prec1.data(), d_res1_float, num_elem*sizeof(Eigen::half));
  gpu_device.memcpyDeviceToHost(half_prec2.data(), d_res2_half, num_elem*sizeof(Eigen::half));
  gpu_device.memcpyDeviceToHost(full_prec2.data(), d_res2_float, num_elem*sizeof(Eigen::half));
  gpu_device.synchronize();

  for (int i = 0; i < num_elem; ++i) {


  float* d_float1 = (float*)gpu_device.allocate(num_elem * sizeof(float));
  float* d_float2 = (float*)gpu_device.allocate(num_elem * sizeof(float));
  float* d_float3 = (float*)gpu_device.allocate(num_elem * sizeof(float));
  Eigen::half* d_res1_half = (Eigen::half*)gpu_device.allocate(num_elem * sizeof(Eigen::half));
  Eigen::half* d_res1_float = (Eigen::half*)gpu_device.allocate(num_elem * sizeof(Eigen::half));
  Eigen::half* d_res2_half = (Eigen::half*)gpu_device.allocate(num_elem * sizeof(Eigen::half));
  Eigen::half* d_res2_float = (Eigen::half*)gpu_device.allocate(num_elem * sizeof(Eigen::half));
  Eigen::half* d_res3_half = (Eigen::half*)gpu_device.allocate(num_elem * sizeof(Eigen::half));
  Eigen::half* d_res3_float = (Eigen::half*)gpu_device.allocate(num_elem * sizeof(Eigen::half));

  Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1>, Eigen::Aligned> gpu_float1(d_float1, num_elem);
  Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1>, Eigen::Aligned> gpu_float2(d_float2, num_elem);
  Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<float, 1>, Eigen::Aligned> gpu_float3(d_float3, num_elem);
  Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<Eigen::half, 1>, Eigen::Aligned> gpu_res1_half(d_res1_half, num_elem);
  Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<Eigen::half, 1>, Eigen::Aligned> gpu_res1_float(d_res1_float, num_elem);
  Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<Eigen::half, 1>, Eigen::Aligned> gpu_res2_half(d_res2_half, num_elem);
  Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<Eigen::half, 1>, Eigen::Aligned> gpu_res2_float(d_res2_float, num_elem);
  Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<Eigen::half, 1>, Eigen::Aligned> gpu_res3_half(d_res3_half, num_elem);
  Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<Eigen::half, 1>, Eigen::Aligned> gpu_res3_float(d_res3_float, num_elem);

  gpu_float1.device(gpu_device) = gpu_float1.random() - gpu_float1.constant(0.5f);
  gpu_float2.device(gpu_device) = gpu_float2.random() + gpu_float1.constant(0.5f);
  gpu_float3.device(gpu_device) = gpu_float3.random();
  gpu_res1_float.device(gpu_device) = gpu_float1.exp().cast<Eigen::half>();
  gpu_res2_float.device(gpu_device) = gpu_float2.log().cast<Eigen::half>();
  gpu_res3_float.device(gpu_device) = gpu_float3.log1p().cast<Eigen::half>();

  gpu_res1_half.device(gpu_device) = gpu_float1.cast<Eigen::half>();
  gpu_res1_half.device(gpu_device) = gpu_res1_half.exp();

  gpu_res2_half.device(gpu_device) = gpu_float2.cast<Eigen::half>();
  gpu_res2_half.device(gpu_device) = gpu_res2_half.log();

  gpu_res3_half.device(gpu_device) = gpu_float3.cast<Eigen::half>();
  gpu_res3_half.device(gpu_device) = gpu_res3_half.log1p();

  Tensor<float, 1> input1(num_elem);
  Tensor<Eigen::half, 1> half_prec1(num_elem);
