Python PyTorch fmax用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.fmax 的用法。

用法:

torch.fmax(input, other, *, out=None) → Tensor

参数：

• input(Tensor) -输入张量。

• other(Tensor) -第二个输入张量

关键字参数：

out(Tensor,可选的) -输出张量。

计算 input 和 other 的元素最大值。

这类似于 torch.maximum() ，只不过它以不同的方式处理 NaNs：如果正在比较的两个元素之一正好是 NaN，则非 NaN 元素将被视为最大值。仅当两个元素均为 NaN 时，才会传播 NaN。

该函数是 C++ 的 std::fmax 的包装器，类似于 NumPy 的 fmax 函数。

支持广播到通用形状、类型提升以及整数和浮点输入。

例子：

>>> a = torch.tensor([9.7, float('nan'), 3.1, float('nan')])
>>> b = torch.tensor([-2.2, 0.5, float('nan'), float('nan')])
>>> torch.fmax(a, b)
tensor([9.7000, 0.5000, 3.1000,    nan])