PyTorch 中的 fmod

请我喝杯咖啡☕

*备忘录：

• 我的帖子解释了 add()。
• 我的帖子解释了 sub()。
• 我的帖子解释了 mul()。
• 我的帖子解释了 div()。
• 我的帖子解释了余​​数()。

fmod() 可以使用零个或多个元素的 0D 或多个 D 张量中的两个或零个或多个元素的 0D 或多个 D 张量和一个来对 C 的 std::fmod 进行模（mod）计算标量，获取零个或多个元素的 0D 或更多 D 张量，如下所示：

*备忘录：

• fmod() 可以与 torch 或张量一起使用。
• 第一个参数（输入）带有火炬或使用张量（必需类型：int或float张量）。
• 带有 torch 的第二个参数或带有张量的第一个参数是其他（必需类型：张量或 int 或 float 标量）。
• torch 存在 out 参数（可选-默认：无-类型：张量）： *备注：
  • 必须使用 out=。
  • 我的帖子解释了论点。
• 将 0(int) 设置为其他会导致 ZeroDivisionError。
• 结果与原始张量具有相同的符号。

import torch

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

torch.fmod(input=tensor1, other=tensor2)
tensor1.fmod(other=tensor2)
# tensor([[1, 3, 0], [1, 2, 1]])

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

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

torch.fmod(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[-1, -3, 0], [-1, -2, -1]])

torch.fmod(input=tensor1, other=4)
# tensor([-1, -3, -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.fmod(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[1.2300, 2.5400, 2.8900], [1.1100, 1.6500, 0.2800]])

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

以上是PyTorch 中的 fmod的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！