pypto.remainder#

产品支持情况#

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√

功能说明#

将 input 的每个元素和 other 中对应位置的元素进行取余运算，计算公式如下：

\[ res_i = input_i - other_i * floor(input_i / other_i) \]

函数原型#

remainder(
    input: Union[Tensor, int, float],
    other: Union[Tensor, int, float],
    precision_type: PrecisionType = PrecisionType.HIGH_PRECISION
) -> Tensor:

参数说明#

参数名	输入/输出	说明
input	输入	源操作数。支持的类型为：Tensor、int、float。 Tensor支持的数据类型为：DT_FP32, DT_FP16, DT_BF16, DT_INT32, DT_INT16。不支持空Tensor；Shape仅支持1-4维，并支持按照单个维度广播到相同形状；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。
other	输入	源操作数。支持的类型为：Tensor、int、float。 Tensor支持的数据类型为：DT_FP32, DT_FP16, DT_BF16, DT_INT32, DT_INT16。不支持空Tensor；Shape仅支持1-4维，并支持按照单个维度广播到相同形状；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。
precision_type	输入	精度模式枚举类型，用以控制取余计算的精度模式，具体定义为：PrecisionType 。默认为 HIGH_PRECISION（高精度模式）。

返回值说明#

返回输出Tensor，Shape为input和other广播后大小，数据类型和输入Tensor的数据类型相同。

约束说明#

input 和 other 均为Tensor时数据类型相同；
other 不支持0等特殊值；
若输入Tensor的数据类型为DT_INT32，数据范围必须在[-2^24, 2^24]范围内，以确保在计算过程中能精确转换为 float32；
高精度模式当前仅在Ascend 950PR/Ascend 950DT上有效，其他产品底层默认使用指令模式 INTRINSIC。

调用示例#

TileShape设置示例#

说明：调用该operation接口前，应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。

TileShape维度应和输出一致。

如非广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[m, n]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1]，则m1, n1分别用于切分m, n轴。

广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[m, 1]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1]，则m1, n1分别用于切分m, n轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)

接口调用示例#

a = pypto.tensor([7.0, 8.0, 9.0], pypto.DT_FP32)
b = pypto.tensor([-3.0, -3.0, -3.0], pypto.DT_FP32)
out = pypto.remainder(a, b)

结果示例如下：

输入数据a:    [7.0, 8.0, 9.0]
输入数据b:    [-3.0, -3.0, -3.0]
输出数据out:  [-2.0, -1.0, 0.0]

高精度模式示例#

a = pypto.tensor([7.0, 8.0, 9.0], pypto.DT_FP16)
b = pypto.tensor([-3.0, -3.0, -3.0], pypto.DT_FP16)
out = pypto.remainder(a, b, pypto.PrecisionType.HIGH_PRECISION)

指令模式示例#

a = pypto.tensor([7.0, 8.0, 9.0], pypto.DT_FP32)
b = pypto.tensor([-3.0, -3.0, -3.0], pypto.DT_FP32)
out = pypto.remainder(a, b, pypto.PrecisionType.INTRINSIC)