PyTorch 中的余数
pytorch 的 remainder() 函数详解:高效进行模运算
本文将详细介绍 PyTorch 中 remainder() 函数的用法,它可以对张量或标量进行高效的模运算(求余数)。 一杯咖啡☕已备好,请享用!
remainder() 函数能够对两个张量或一个张量和一个标量进行逐元素的模运算,返回结果张量与输入张量形状一致。
函数参数:
使用示例:
以下代码示例展示了 remainder() 函数在不同输入类型下的使用方法:
import torch# 整数张量tensor1 = torch.tensor([9, 7, 6])tensor2 = torch.tensor([[4, -4, 3], [-2, 5, -5]])result1 = torch.remainder(input=tensor1, other=tensor2) # 使用关键字参数指定 inputresult2 = tensor1.remainder(other=tensor2) # 使用方法调用print(f"Result 1:{result1}")print(f"Result 2:{result2}")result3 = torch.remainder(9, other=tensor2) # 标量与张量运算print(f"Result 3:{result3}")result4 = torch.remainder(input=tensor1, other=4) # 张量与标量运算print(f"Result 4:{result4}")# 负数整数张量tensor1 = torch.tensor([-9, -7, -6])tensor2 = torch.tensor([[4, -4, 3], [-2, 5, -5]])result5 = torch.remainder(input=tensor1, other=tensor2)print(f"Result 5:{result5}")result6 = torch.remainder(-9, other=tensor2)print(f"Result 6:{result6}")result7 = torch.remainder(input=tensor1, other=4)print(f"Result 7:{result7}")# 浮点数张量tensor1 = torch.tensor([9.75, 7.08, 6.26])tensor2 = torch.tensor([[4.26, -4.54, 3.37], [-2.16, 5.43, -5.98]])result8 = torch.remainder(input=tensor1, other=tensor2)print(f"Result 8:{result8}")result9 = torch.remainder(9.75, other=tensor2)print(f"Result 9:{result9}")result10 = torch.remainder(input=tensor1, other=4.26)print(f"Result 10:{result10}")
重要说明: