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*Mémos :
- Mon message explique add().
- Mon message explique sub().
- Mon message explique mul().
- Mon message explique div().
- Mon message explique fmod().
remainder() peut effectuer le calcul modulo(mod) de l'opération de module de Python avec deux des tenseurs 0D ou plus D de zéro ou plusieurs éléments ou le tenseur 0D ou plus D de zéro ou plusieurs éléments et un scalaire, obtenant le 0D ou plus Tenseur D de zéro ou plusieurs éléments comme indiqué ci-dessous :
*Mémos :
- rest() peut être utilisé avec une torche ou un tenseur.
- Le 1er argument (entrée) avec torch (Type : tenseur ou scalaire de int ou float) ou en utilisant un tenseur (Type : tenseur de int ou float) (Obligatoire). *torch doit utiliser un scalaire sans input=.
- Le 2ème argument avec torch ou le 1er argument avec un tenseur est autre (Required-Type : tensor ou scalar of int ou float).
- Il y a un argument avec torch(Optional-Default:None-Type:tensor) :
*Mémos :
- out= doit être utilisé.
- Mon message explique notre argument.
- Définir 0(int) sur other obtient ZeroDivisionError.
- La combinaison d'un scalaire (entrée) et d'un scalaire (autre) ne peut pas être utilisée.
- Le résultat a le même signe que les autres.
import torch tensor1 = torch.tensor([9, 7, 6]) tensor2 = torch.tensor([[4, -4, 3], [-2, 5, -5]]) torch.remainder(input=tensor1, other=tensor2) tensor1.remainder(other=tensor2) # tensor([[1, -1, 0], [-1, 2, -4]]) torch.remainder(9, other=tensor2) # tensor([[1, -3, 0], [-1, 4, -1]]) torch.remainder(input=tensor1, other=4) # tensor([1, 3, 2]) tensor1 = torch.tensor([-9, -7, -6]) tensor2 = torch.tensor([[4, -4, 3], [-2, 5, -5]]) torch.remainder(input=tensor1, other=tensor2) # tensor([[3, -3, 0], torch.remainder(-9, other=tensor2) # tensor([[3, -1, 0], [-1, 1, -4]]) torch.remainder(input=tensor1, other=4) # tensor([3, 1, 2]) tensor1 = torch.tensor([9.75, 7.08, 6.26]) tensor2 = torch.tensor([[4.26, -4.54, 3.37], [-2.16, 5.43, -5.98]]) torch.remainder(input=tensor1, other=tensor2) # tensor([[1.2300, -2.0000, 2.8900], # [-1.0500, 1.6500, -5.7000]]) torch.remainder(9.75, other=tensor2) # tensor([[1.2300, -3.8700, 3.0100], [-1.0500, 4.3200, -2.2100]]) torch.remainder(input=tensor1, other=4.26) # tensor([1.2300, 2.8200, 2.0000])
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.

Python convient au développement rapide et au traitement des données, tandis que C convient à des performances élevées et à un contrôle sous-jacent. 1) Python est facile à utiliser, avec syntaxe concise, et convient à la science des données et au développement Web. 2) C a des performances élevées et un contrôle précis, et est souvent utilisé dans les jeux et la programmation système.

Le temps nécessaire pour apprendre le python varie d'une personne à l'autre, principalement influencé par l'expérience de programmation précédente, la motivation d'apprentissage, les ressources et les méthodes d'apprentissage et le rythme d'apprentissage. Fixez des objectifs d'apprentissage réalistes et apprenez mieux à travers des projets pratiques.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.


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