mindspore.ops.remainder
- mindspore.ops.remainder(input, other)[源代码]
逐元素计算第一个元素除以第二个元素的余数。
input 和 other 的输入遵守隐式类型转换规则,以使数据类型一致。输入必须是两个Tensor或者一个Tensor和一个Scalar。当输入是两个Tensor时,两个dtype都不能是bool类型,shape可以广播。当输入是Tensor和Scalar时,这个Scalar只能是常数。
\[remainder(input, other) = input - input.div(other, rounding\_mode="floor") * other\]警告
当输入元素超过2048时,可能会有精度问题。
在Ascend和CPU上的计算结果可能不一致。
如果shape表示为(D1,D2…Dn),那么D1 * D2……* DN <= 1000000,n <= 8。
- 参数:
input (Union[Tensor, numbers.Number, bool]) - 第一个输入可以是Number,bool或者dtype是Number的Tensor。
other (Union[Tensor, numbers.Number, bool]) - 当第一个输入是一个Tensor时,第二个输入可以是Number、bool或者dtype是Number的Tensor。
- 返回:
Tensor,具有和其中一个输入广播后相同的shape,数据类型是两个输入中精度较高的数据类型。
- 异常:
TypeError - input 和 other 的类型不是Tensor,number或bool。
ValueError - input 和 other 的shape不能广播成对方的shape。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor, ops >>> x = Tensor(np.array([-4.0, 5.0, 6.0]).astype(np.float16)) >>> y = Tensor(np.array([3.0, 2.0, 3.0]).astype(np.float16)) >>> output = ops.remainder(x, y) >>> print(output) [2. 1. 0.]