Python PyTorch remainder用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.remainder 的用法。

用法:

torch.remainder(input, other, *, out=None) → Tensor

参数：

• input(Tensor或者标量) -股息

• other(Tensor或者标量) -除数

关键字参数：

out(Tensor,可选的) -输出张量。

与 torch.fmod() 类似，这将 C++ 的 std::fmod 用于浮点张量，并将模运算应用于整数张量。然而，与 torch.fmod() 不同的是，如果模数的符号与除数 other 的符号不同，则将除数添加到模数中。

支持广播到通用形状、类型提升以及整数和浮点输入。

注意

不支持复杂输入。在某些情况下，用复数满足模运算的定义在数学上是不可能的。请参阅 torch.fmod() ，了解如何处理除以零。

注意

该操作与 NumPy 的 remainder 等价于 Python 的模运算，与实现 IEEE 余数的 Python 的 math.remainder 和 C++ 的 std::remainder 不同。

例子：

>>> torch.remainder(torch.tensor([-3., -2, -1, 1, 2, 3]), 2)
tensor([ 1.,  0.,  1.,  1.,  0.,  1.])
>>> torch.remainder(torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]), -1.5)
tensor([ -0.5000, -1.0000,  0.0000, -0.5000, -1.0000 ])