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
項目 | 剰余演算子 (% ) | torch.Tensor.fmod() |
---|---|---|
入力 | 2つのテンソル | 2つのテンソル |
出力 | テンソル | テンソル |
計算方法 | 整数除算の剰余 | IEEE 754 標準に準拠した剰余 |
符号 | 入力と出力の符号が異なる場合、結果は負になる可能性があります | 出力は常に正の値になります |
ゼロ除算 | ゼロで割るとエラーが発生します | ゼロで割ると NaN (Not a Number) になります |
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。
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