用法:
mxnet.ndarray.minimum(lhs, rhs)
- lhs:(
scalar
or
mxnet.ndarray.array
) - 要比较的第一个数组。 - rhs:(
scalar
or
mxnet.ndarray.array
) - 要比较的第二个数组。如果lhs.shape != rhs.shape
,它们必须可以广播到一个共同的形状。
- lhs:(
输入数组的元素最小值。
参数:
返回:
返回类型:
通过广播返回输入数组的元素最小值。
等效于
mx.nd.broadcast_minimum(lhs, rhs)
。注意:
如果两个数组的对应维度具有相同的大小或其中一个的大小为 1,则这些数组可以广播为一个共同的形状。
例子:
>>> x = mx.nd.ones((2,3)) >>> y = mx.nd.arange(2).reshape((2,1)) >>> z = mx.nd.arange(2).reshape((1,2)) >>> x.asnumpy() array([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]], dtype=float32) >>> y.asnumpy() array([[ 0.], [ 1.]], dtype=float32) >>> z.asnumpy() array([[ 0., 1.]], dtype=float32) >>> mx.nd.minimum(x, 2).asnumpy() array([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]], dtype=float32) >>> mx.nd.minimum(x, y).asnumpy() array([[ 0., 0., 0.], [ 1., 1., 1.]], dtype=float32) >>> mx.nd.minimum(z, y).asnumpy() array([[ 0., 0.], [ 0., 1.]], dtype=float32)
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- Python mxnet.ndarray.op.softmax_cross_entropy用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.ndarray.minimum。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。