Python PyTorch aminmax用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.aminmax 的用法。

用法:

torch.aminmax(input, *, dim=None, keepdim=False, out=None) ->(Tensor min, Tensor max)

參數：

input(Tensor) -輸入張量

關鍵字參數：

• dim(可選的[int]) -沿其計算值的維度。如果 None ，計算整個 input 張量的值。默認為 None 。

• keepdim(bool) -如果是 True ，則減少的維度將作為大小為 1 的維度保留在輸出張量中以用於廣播，否則它們將被刪除，就像調用 ( torch.squeeze() )。默認為 False 。

• out(可選的[元組[Tensor,Tensor]]) - 用於寫入結果的可選張量。必須具有與預期輸出相同的形狀和數據類型。默認為None.

返回：

包含最小值和最大值的命名元組(min, max)。

拋出：

RuntimeError - 如果要計算值的任何維度的大小為 0。

計算 input 張量的最小值和最大值。

注意

如果至少有一個值為 NaN，則 NaN 值將傳播到輸出。

例子：

>>> torch.aminmax(torch.tensor([1, -3, 5]))
torch.return_types.aminmax(
min=tensor(-3),
max=tensor(5))

>>> # aminmax propagates NaNs
>>> torch.aminmax(torch.tensor([1, -3, 5, torch.nan]))
torch.return_types.aminmax(
min=tensor(nan),
max=tensor(nan))

>>> t = torch.arange(10).view(2, 5)
>>> t
tensor([[0, 1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> t.aminmax(dim=0, keepdim=True)
torch.return_types.aminmax(
min=tensor([[0, 1, 2, 3, 4]]),
max=tensor([[5, 6, 7, 8, 9]]))