ゼロ除算時の挙動: 剰余演算子 vs. torch.Tensor.fmod()

PyTorch Tensor の torch.Tensor.fmod() 関数

剰余演算子との比較

例:

import torch

# 剰余演算子
a = torch.tensor(5)
b = torch.tensor(3)
c = a % b
print(c)  # 出力: 2

# torch.Tensor.fmod()
d = torch.fmod(a, b)
print(d)  # 出力: 2.0

上記の例では、a % b と torch.fmod(a, b) はどちらも同じ結果を出力します。しかし、a と b の符号が異なる場合、結果は異なります。

例:

a = torch.tensor(-5)
b = torch.tensor(3)

# 剰余演算子
c = a % b
print(c)  # 出力: -2

# torch.Tensor.fmod()
d = torch.fmod(a, b)
print(d)  # 出力: 1.0

a % b は -2 になりますが、torch.fmod(a, b) は 1.0 になります。これは、torch.fmod() が IEEE 754 標準に準拠した剰余を使用するためです。

その他の注意点

• torch.fmod() は、torch.remainder() と同じ機能を提供しますが、torch.remainder() は Python の remainder() 関数と同じ動作をします。
• torch.fmod() は、すべてのテンソル型をサポートしています。

torch.Tensor.fmod() は、2つのテンソルの要素ごとの剰余を求める関数です。剰余演算子 (%) と似ていますが、いくつかの重要な違いがあります。詳細は、PyTorch の公式ドキュメントを参照してください。

補足

• torch.fmod() は、数学的な剰余ではなく、コンピュータ上での剰余を計算します。
• ゼロ除算は、多くの場合、プログラムエラーの兆候です。

PyTorch Tensor.fmod() 関数のサンプルコード

基本的な使い方

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
b = torch.tensor([2, 3, 4, 5, 6])

# 要素ごとの剰余
c = torch.fmod(a, b)
print(c)  # 出力: tensor([1. 1. 3. 4. 5.])

ゼロ除算

a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
b = torch.tensor([0, 0, 0, 0, 0])

# ゼロ除算
c = torch.fmod(a, b)
print(c)  # 出力: tensor([nan, nan, nan, nan, nan])

符号

a = torch.tensor([-1, -2, -3, -4, -5])
b = torch.tensor([2, 3, 4, 5, 6])

# 符号
c = torch.fmod(a, b)
print(c)  # 出力: tensor([1. 2. 3. 4. 5.])

型

a = torch.tensor([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
b = torch.tensor([2, 3, 4, 5, 6])

# 型
c = torch.fmod(a, b)
print(c)  # 出力: tensor([1.5 2.5 3.5 4.5 5.5])

ブロードキャスト

a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 3, 4, 5])

# ブロードキャスト
c = torch.fmod(a, b)
print(c)  # 出力: tensor([1. 1. 3. 4.])

• torch.fmod() は、テンソルだけでなく、スカラー値とテンソルの組み合わせでも使用できます。
• torch.fmod() は、inplace オプションを使用して、入力テンソルを直接変更することもできます。

PyTorch Tensor の要素ごとの剰余を求める他の方法

剰余演算子 (%)

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
b = torch.tensor([2, 3, 4, 5, 6])

# 剰余演算子
c = a % b
print(c)  # 出力: tensor([1, 2, 3, 4, 5])

torch.remainder()

import torch

a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
b = torch.tensor([2, 3, 4, 5, 6])

# torch.remainder()
c = torch.remainder(a, b)
print(c)  # 出力: tensor([1, 2, 3, 4, 5])

手動で計算

import torch

def fmod(a, b):
  """
  手動で剰余を計算する関数
  """
  c = torch.zeros_like(a)
  for i in range(a.numel()):
    c[i] = a[i] % b[i]
  return c

a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
b = torch.tensor([2, 3, 4, 5, 6])

# 手動で計算
c = fmod(a, b)
print(c)  # 出力: tensor([1, 2, 3, 4, 5])

これらの方法にはそれぞれメリットとデメリットがあります。

剰余演算子 (%)

• メリット: 簡潔で分かりやすい
• デメリット: ゼロ除算が発生するとエラーが発生する

torch.remainder()

• メリット: ゼロ除算でも NaN を返す
• デメリット: 剰余演算子より少し複雑

手動で計算

• メリット: 完全に制御できる
• デメリット: 複雑でコード量が増える

• torch.fmod() は、IEEE 754 標準に準拠した剰余を使用します。
• 剰余演算子 (%) は、Python の剰余演算子と同じ動作をします。

詳細は、PyTorch の公式ドキュメントを参照してください。

PyTorch Tensor の要素ごとの剰余を求める方法はいくつかあります。どの方法を使用するかは、状況によって異なります。