Python PyTorch cummin用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.cummin 的用法。

用法:

torch.cummin(input, dim, *, out=None)

参数：

• input(Tensor) -输入张量。

• dim(int) -进行操作的维度

关键字参数：

out(tuple,可选的) -两个输出张量(值，索引)的结果元组

返回一个命名元组 (values, indices) 其中 values 是维度 dim 中 input 的元素的累积最小值。并且 indices 是在维度 dim 中找到的每个最大值的索引位置。

y_i = min(x_1, x_2, x_3, \dots, x_i)

例子：

>>> a = torch.randn(10)
>>> a
tensor([-0.2284, -0.6628,  0.0975,  0.2680, -1.3298, -0.4220, -0.3885,  1.1762,
     0.9165,  1.6684])
>>> torch.cummin(a, dim=0)
torch.return_types.cummin(
    values=tensor([-0.2284, -0.6628, -0.6628, -0.6628, -1.3298, -1.3298, -1.3298, -1.3298,
    -1.3298, -1.3298]),
    indices=tensor([0, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4]))