torch.fmod

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

逐元素应用 C++ 的 std::fmod。结果的符号与被除数 input 相同，且其绝对值小于除数 other 的绝对值。

此函数可以用 torch.div() 来定义，如下所示：

torch.fmod(a, b) == a - a.div(b, rounding_mode="trunc") * b

支持广播到共同形状、类型提升以及整数和浮点输入。

注意

当除数为零时，浮点数据类型在 CPU 和 GPU 上都返回 NaN；整数数据类型在 CPU 上因除以零而引发 RuntimeError；整数数据类型在 GPU 上因除以零可能返回任意值。

注意

不支持复数输入。在某些情况下，对于复数，在数学上无法满足模运算的定义。

另请参阅

torch.remainder()` 实现了 Python 的模运算符。此函数定义为使用向下取整除法。

参数

• input (Tensor) – 被除数

• other (Tensor or Scalar) – 除数

关键字参数

out (Tensor, optional) – 输出 Tensor。

示例

>>> torch.fmod(torch.tensor([-3., -2, -1, 1, 2, 3]), 2)
tensor([-1., -0., -1.,  1.,  0.,  1.])
>>> torch.fmod(torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]), -1.5)
tensor([1.0000, 0.5000, 0.0000, 1.0000, 0.5000])