PyTorch の残り

コーヒー買ってきて☕

*メモ:

• 私の投稿では add() について説明しています。
• 私の投稿では sub() について説明しています。
• 私の投稿では mul() について説明しています。
• 私の投稿では div() について説明しています。
• 私の投稿では fmod() について説明しています。

remainder() は、0 個以上の要素の 0D または複数の D テンソル、または 0 個以上の要素の 0D またはそれ以上の D テンソルとスカラーの 2 つを使用して、Python のモジュラス演算の modulo(mod) 計算を実行し、以下に示すように、0 個以上の要素の 0D またはそれ以上の D テンソル:

*メモ:

• 残り() はトーチまたはテンソルと一緒に使用できます。
• 第 1 引数 (入力) は torch(Type:tensor または int または float のスカラー)、または tensor(Type:tensor of int or float) を使用します (必須)。 *torch は、input= なしでスカラーを使用する必要があります。
• torch の 2 番目の引数、または tensor の 1 番目の引数は、other(Required-Type: tensor または int または float のスカラー) です。
• torch(Optional-Default:None-Type:tensor) には out 引数があります: *メモ:
  • out= を使用する必要があります。
  • 私の投稿では議論を説明しています。
• 0(int) をその他に設定すると、ZeroDivisionError が発生します。
• スカラー(入力)とスカラー(その他)の組み合わせは使用できません。
• 結果は他と同じ符号を持ちます。

import torch

tensor1 = torch.tensor([9, 7, 6])
tensor2 = torch.tensor([[4, -4, 3], [-2, 5, -5]])

torch.remainder(input=tensor1, other=tensor2)
tensor1.remainder(other=tensor2)
# tensor([[1, -1, 0], [-1, 2, -4]])

torch.remainder(9, other=tensor2)
# tensor([[1, -3, 0], [-1, 4, -1]])

torch.remainder(input=tensor1, other=4)
# tensor([1, 3, 2])

tensor1 = torch.tensor([-9, -7, -6])
tensor2 = torch.tensor([[4, -4, 3], [-2, 5, -5]])

torch.remainder(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[3, -3, 0],

torch.remainder(-9, other=tensor2)
# tensor([[3, -1, 0], [-1, 1, -4]])

torch.remainder(input=tensor1, other=4)
# tensor([3, 1, 2])

tensor1 = torch.tensor([9.75, 7.08, 6.26])
tensor2 = torch.tensor([[4.26, -4.54, 3.37], [-2.16, 5.43, -5.98]])

torch.remainder(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[1.2300, -2.0000, 2.8900],
#         [-1.0500, 1.6500, -5.7000]])

torch.remainder(9.75, other=tensor2)
# tensor([[1.2300, -3.8700, 3.0100], [-1.0500, 4.3200, -2.2100]])

torch.remainder(input=tensor1, other=4.26)
# tensor([1.2300, 2.8200, 2.0000])

以上がPyTorch の残りの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。