РЕПЕТИТОР математика физика информатика
Для школьников и студентов. Подтягивание пробелов. ЦЭ, ЦТ, ОГЭ, ЕГЭ.
Идет набор на ЛЕТО. Жмите для подробностей:)
162 of 769 menu

Функция floor_divide

Функция floor_divide выполняет поэлементное деление двух тензоров или тензора на скаляр и возвращает целые числа, округленные вниз (в сторону отрицательной бесконечности). Первым параметром передаётся делимое, вторым параметром - делитель. В результате получается тензор с целочисленными значениями того же размера, что и входной тензор.

Синтаксис

torch.floor_divide(dividend, divisor)

Где:

dividend - тензор-делимое или скаляр;

divisor - тензор-делитель или скаляр.

Пример

Давайте выполним целочисленное деление тензора на скалярное число:

import torch t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) res = torch.floor_divide(t, 2) print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([0, 1, 1, 2, 2])

Пример

Давайте разделим тензор на другой тензор попарно:

import torch t1 = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50]) t2 = torch.tensor([3, 6, 9, 12, 15]) res = torch.floor_divide(t1, t2) print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([3, 3, 3, 3, 3])

Пример

Целочисленное деление отрицательных чисел с округлением вниз:

import torch t = torch.tensor([-7, -6, -5, -4, -3]) res = torch.floor_divide(t, 2) print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([-4, -3, -3, -2, -2])

Пример

Работа функции для двумерного тензора:

import torch t = torch.tensor([ [8, 9, 10], [11, 12, 13], ]) res = torch.floor_divide(t, 3) print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([ [2, 3, 3], [3, 4, 4], ])

Пример

Также функцию можно вызвать как метод тензора:

import torch t = torch.tensor([15, 27, 38, 49, 50]) res = t.floor_divide(7) print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([2, 3, 5, 7, 7])

Смотрите также

  • функцию div,
    которая выполняет обычное поэлементное деление
  • функцию true_divide,
    которая выполняет деление с плавающей точкой
  • функцию remainder,
    которая вычисляет остаток от деления
  • функцию fmod,
    которая вычисляет остаток от деления по модулю
Мы используем cookie для работы сайта, аналитики и персонализации. Обработка данных происходит согласно Политике конфиденциальности.
принять все настроить отклонить