如何在 PyTorch 中找到逐元素余数？

使用该方法计算张量除以其他张量时的元素余数。我们也可以申请求余数。torch.remainder()torch.fmod()

这两种方法的区别在于，在 中，当结果的符号与除数的符号不同时，则将除数加到结果中；而在 中，则没有添加。torch.remainder()torch.fmod()

语法

torch.remainder(input, other)
torch.fmod(input, other)

参数

• 输入——它是一个 PyTorch 张量或标量，即股息。

• 其他– 它也是 PyTorch 张量或标量，除数。

输出结果

它返回元素级余数的张量。

步骤

• 导入火炬库。

• 定义张量、被除数和除数。

• 计算或。它给出了剩余值的张量。torch.remainder(input, other)torch.fmod(input, other)

• 显示计算的余数张量。

示例 1

在下面的 Python 程序中，我们将看到如何求张量除以标量的余数。

# Python program to find remainder using torch.remainder()
# import the library
import torch

# define a tensor
tensor1 = torch.tensor([10,-22,31,-47])

# print the created tensors
print("张量 1：", tensor1)
print("Divisor:", 5)

# compute the element-wise remainder tensor/scalar
rem = torch.remainder(tensor1, 5)

print("Remainder:", rem)

输出结果

张量 1： tensor([ 10, -22, 31, -47])
Divisor: 5
Remainder: tensor([0, 3, 1, 3])

示例 2

# Python program to find remainder using torch.fmod()
# import necessary libraries
import torch

# define a tensor
tensor1 = torch.tensor([10,-22,31,-47])
# print the created tensors
print("张量 1：", tensor1)
print("Divisor:", 5)

# compute the element-wise remainder of tensor/scalar
rem = torch.fmod(tensor1, 5)

print("Remainder:", rem)

输出结果

张量 1： tensor([ 10, -22, 31, -47])
Divisor: 5
Remainder: tensor([ 0, -2, 1, -2])

请注意上述两个示例的输出之间的差异。在这两个例子中，我们有相同的输入，但我们使用不同的方法来计算余数。在示例 1 中，我们使用，而在示例 2 中，我们使用。torch.remainder()torch.fmod()

示例 3

# import necessary libraries
import torch

# define two tensors
tensor1 = torch.tensor([10,22,31,47])
tensor2 = torch.tensor([2,3,4,5])

# print the created tensors
print("张量 1：", tensor1)
print("张量 2：", tensor2)
# compute the element-wise remainder of tensor1/tensor2
rem = torch.remainder(tensor1, tensor2)
print("Remainder:", rem)

输出结果

张量 1： tensor([10, 22, 31, 47])
张量 2： tensor([2, 3, 4, 5])
Remainder: tensor([0, 1, 3, 2])

示例 4

# import necessary libraries
import torch

# define two tensors
tensor1 = torch.tensor([10.,22.,31.,47.])
tensor2 = torch.tensor([0,3,0,5])

# print the created tensors
print("张量 1：", tensor1)
print("张量 2：", tensor2)

# compute the element-wise remainder of tensor1/tensor2
rem = torch.remainder(tensor1, tensor2)
print("Remainder:", rem)

输出结果

张量 1： tensor([10., 22., 31., 47.])
张量 2： tensor([0, 3, 0, 5])
Remainder: tensor([nan, 1., nan, 2.])