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Python PyTorch remainder用法及代碼示例


本文簡要介紹python語言中 torch.remainder 的用法。

用法:

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

參數

  • input(Tensor或者標量) -股息

  • other(Tensor或者標量) -除數

關鍵字參數

out(Tensor,可選的) -輸出張量。

torch.fmod() 類似,這將 C++ 的 std::fmod 用於浮點張量,並將模運算應用於整數張量。然而,與 torch.fmod() 不同的是,如果模數的符號與除數 other 的符號不同,則將除數添加到模數中。

支持廣播到通用形狀、類型提升以及整數和浮點輸入。

注意

不支持複雜輸入。在某些情況下,用複數滿足模運算的定義在數學上是不可能的。請參閱 torch.fmod() ,了解如何處理除以零。

注意

該操作與 NumPy 的 remainder 等價於 Python 的模運算,與實現 IEEE 餘數的 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 ])

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torch.remainder。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。