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텐서플로우:: 작전:: 모드
#include <math_ops.h> 요소별 나눗셈의 나머지를 반환합니다.
요약
이는 C 의미론을 에뮬레이트합니다.
여기서의 결과는 잘린 분할과 일치합니다. 예: tf.truncatediv(x, y) * y + truncate_mod(x, y) = x .
참고 : Mod 방송을 지원합니다. 방송에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.
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공공 기능
마디
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
연산자::텐서플로우::출력
operator::tensorflow::Output() const
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최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::Mod Class Reference\n\ntensorflow::ops::Mod\n====================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nReturns element-wise remainder of division.\n\nSummary\n-------\n\nThis emulates C semantics in that\n\nthe result here is consistent with a truncating divide. E.g. `tf.truncatediv(x, y) * y + truncate_mod(x, y) = x`.\n\n*NOTE* : [Mod](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/mod#classtensorflow_1_1ops_1_1_mod) supports broadcasting. More about broadcasting [here](http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html)\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The z tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Mod](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mod_1a27b100e6a9d70861739b08fc2a2634fc)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` y)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mod_1a6e86557c11351c2e6edf90ac28e0eb98) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [z](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mod_1a56c898e2535e3db1376a4ef0540968ec) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mod_1a1e04be7c4e0c388e1bbf2c9ac98b5bcf)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mod_1a258d8a1e6ba4f9eb68318ce6589db69e)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_mod_1abd1ac656294ef54a21785384b04fe097)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### z\n\n```text\n::tensorflow::Output z\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Mod\n\n```gdscript\n Mod(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input y\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
