torch.Tensor.remainder() を使って、PyTorch でテンソルの余りを計算する方法

PyTorch Tensor の余り計算：torch.Tensor.remainder()

概要:

• 関数名: torch.Tensor.remainder()
• 引数:
  • input1 (Tensor): 最初の入力 Tensor
  • out (Tensor, optional): 出力 Tensor を格納するオプションの Tensor
• 戻り値:
  • 入力 Tensor と同じ形状の Tensor

例:

import torch

# テンソルの作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([2, 4, 6])

# 余りの計算
remainder = torch.remainder(x, y)

# 結果の確認
print(remainder)

# 出力:
# tensor([1, 0, 3])

詳細:

• torch.Tensor.remainder() は、2 つの Tensor の各要素に対して剰余演算を行います。
• 2 つの Tensor の形状が異なる場合は、torch.broadcast() を使用してブロードキャストされます。
• 出力 Tensor は、入力 Tensor と同じ形状になります。
• オプションの out Tensor を指定すると、結果はその Tensor に格納されます。

剰余演算の種類:

• 整数除算: torch.remainder(x, y) は、Python の % 演算子と同じように動作します。
• 浮動小数点除算: torch.remainder(x, y) は、IEEE 754 規格に準拠した浮動小数点剰余演算を行います。

その他の質問:

• torch.Tensor.remainder() と torch.Tensor.fmod() の違いは何ですか？
• torch.Tensor.remainder() は、どのような状況で使用されますか？
• torch.Tensor.remainder() の実行速度はどのくらいですか？

これらの質問については、上記の参考資料を参照するか、PyTorch コミュニティに質問することをお勧めします。

PyTorch Tensor の余り計算：torch.Tensor.remainder() のサンプルコード

整数除算

import torch

# テンソルの作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
y = torch.tensor([2, 2, 2, 2, 2])

# 余りの計算
remainder = torch.remainder(x, y)

# 結果の確認
print(remainder)

# 出力:
# tensor([1, 0, 1, 0, 1])

浮動小数点除算

import torch

# テンソルの作成
x = torch.tensor([1.2, 2.4, 3.6, 4.8, 6.0])
y = torch.tensor([2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0])

# 余りの計算
remainder = torch.remainder(x, y)

# 結果の確認
print(remainder)

# 出力:
# tensor([0.20000001, 0.40000001, 0.60000002, 0.80000001, 0.00000000])

ブロードキャスト

import torch

# テンソルの作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([2])

# 余りの計算
remainder = torch.remainder(x, y)

# 結果の確認
print(remainder)

# 出力:
# tensor([1, 0, 1])

オプションの出力 Tensor

import torch

# テンソルの作成
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([2, 4, 6])

# 出力 Tensor の作成
out = torch.empty_like(x)

# 余りの計算
torch.remainder(x, y, out=out)

# 結果の確認
print(out)

# 出力:
# tensor([1, 0, 3])

• torch.remainder() は、テンソルの要素同士だけでなく、テンソルとスカラー値との間でも使用できます。
• torch.remainder() は、inplace 演算もサポートしています。

PyTorch Tensor の余り計算：torch.Tensor.remainder() 以外の方法

手動による剰余演算

import torch

# テンソルの作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
y = torch.tensor([2, 2, 2, 2, 2])

# 手動による剰余演算
remainder = torch.zeros_like(x)
for i in range(len(x)):
    remainder[i] = x[i] % y[i]

# 結果の確認
print(remainder)

# 出力:
# tensor([1, 0, 1, 0, 1])

NumPy の remainder() 関数

import torch
import numpy as np

# テンソルの作成
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
y = torch.tensor([2, 2, 2, 2, 2])

# NumPy の remainder() 関数
remainder = torch.from_numpy(np.remainder(x.numpy(), y.numpy()))

# 結果の確認
print(remainder)

# 出力:
# tensor([1, 0, 1, 0, 1])

その他のライブラリ

PyTorch 以外にも、TensorFlow や Jax などのライブラリも剰余演算を行う関数を提供しています。

比較

• 簡潔で高速な方法を求める場合は、torch.Tensor.remainder() を使用します。
• 柔軟性が高い方法を求める場合は、手動による剰余演算を使用します。
• 汎用性が高い方法を求める場合は、NumPy の remainder() 関数を使用します。
• 特定の機能が必要な場合は、その他のライブラリを検討します。