torch.floor

torch.floor函数的作用是返回张量中每个元素的向下取整值。它的参数input是输入张量，out是可选的输出张量。例如，如果我们有一个输入张量a=torch.randn(4)，调用torch.floor(a)会返回一个新的张量，其中包含a中每个元素的向下取整值。

另外，torch.fmod函数用于计算输入张量与除数之间的模运算。它的参数input是被除数，divisor可以是一个数或与被除数相同类型的张量，out是可选的输出张量。例如，调用torch.fmod(torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5]), 1.5)会返回一个新的张量，其中包含每个元素与1.5之间的模运算结果。

还有一个相关的函数是torch.frac，它用于计算输入张量中每个元素的小数部分。参数input是输入张量，out是可选的输出张量。例如，如果我们有一个输入张量a=torch.randn(4)，调用torch.frac(a)会返回一个新的张量，其中包含a中每个元素的小数部分。

最后，torch.mul函数用于将输入张量的每个元素乘以另一个张量或一个数。它的参数input是输入张量，other可以是另一个张量或一个数，out是可选的输出张量。例如，调用torch.mul(a, 100)会返回一个新的张量，其中包含a中每个元素乘以100的结果。

相关问题

torch.floor_divide

torch.floor_divide是一个torch库中的函数，用于执行张量的元素级整除操作。它接受两个张量作为输入，并返回一个新的张量，其中每个元素都是两个输入张量对应位置元素的整除结果。\[1\]这个函数可以通过torch.floor_divide或torch.floordivide来调用。例如，如果我们有一个形状为(3, 3)的张量tensor1，并且我们想要将其每个元素除以2并向下取整，我们可以使用torch.floor_divide(tensor1, 2)或tensor1 // 2来实现。\[1\]这两种方法都会返回一个新的张量，其中每个元素都是tensor1中对应位置元素除以2并向下取整的结果。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python-torch整理](https://blog.csdn.net/l_l_c_q/article/details/118658845)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 5 19:13:21 2021 @author: LXM """ import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Function class UpdateRange(nn.Module): def __init__(self, device): super(UpdateRange, self).__init__() self.device = device self.flag = 0 self.fmin = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) self.fmax = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) def Update(self, fmin, fmax): if self.flag == 0: self.flag = 1 new_fmin = fmin new_fmax = fmax else: new_fmin = torch.min(fmin, self.fmin) new_fmax = torch.max(fmax, self.fmax) self.fmin.copy_(new_fmin) self.fmax.copy_(new_fmax) @torch.no_grad() def forward(self, input): fmin = torch.min(input) fmax = torch.max(input) self.Update(fmin, fmax) class Round(Function): @staticmethod def forward(self, input): # output = torch.round(input) # output = torch.floor(input) output = input.int().float() return output @staticmethod def backward(self, output): input = output.clone() return input class Quantizer(nn.Module): def __init__(self, bits, device): super(Quantizer, self).__init__() self.bits = bits self.scale = 1 self.UpdateRange = UpdateRange(device) self.qmin = torch.tensor((-((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) self.qmax = torch.tensor((+((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) def round(self, input): output = Round.apply(input) return output def Quantization(self): quant_range = float(1 << (self.bits - 1)) float_range = torch.max(torch.abs(self.UpdateRange.fmin), torch.abs(self.UpdateRange.fmax)) scale = 1 for i in range(32): if torch.round(float_range * (1 << i)) < quant_range: scale = 1 << i else: break self.scale = scale def forward(self, input): if self.training: self.UpdateRange(input) self.Quantization() output = (torch.clamp(self.round(input * self.scale), self.qmin, self.qmax)) / self.scale return output

这段代码是一个用于量化神经网络参数的模块。它定义了三个类：UpdateRange、Round和Quantizer。

UpdateRange类用于更新输入数据的范围，它记录了输入数据的最小值和最大值，并在每个前向传播过程中更新这些值。

Round类是一个自定义的torch.autograd.Function，用于将输入数据四舍五入为整数。

Quantizer类是一个量化器模块，它接收一个bits参数，用于指定量化的位数。在前向传播过程中，它首先使用UpdateRange类更新输入数据的范围，然后根据量化范围和位数计算量化的比例因子scale。最后，它将输入数据乘以scale进行量化，并使用clamp函数将量化结果限制在指定的最小值和最大值范围内。

这段代码看起来是一个基于PyTorch框架实现的量化模块，用于将浮点数参数量化为固定位数的整数，以减少存储空间和计算资源的使用。