Python PyTorch min用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.min 的用法。

用法:

torch.min(input) → Tensor

參數：

input(Tensor) -輸入張量。

參數：

• input(Tensor) -輸入張量。

• dim(int) -要減少的維度。

• keepdim(bool) -輸出張量是否保留了dim。

關鍵字參數：

out(tuple,可選的) -兩個輸出張量的元組(最小，min_indices)

返回 input 張量中所有元素的最小值。

警告

與min(dim=0) 不同，此函數產生確定性(子)梯度

例子：

>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a
tensor([[ 0.6750,  1.0857,  1.7197]])
>>> torch.min(a)
tensor(0.6750)

torch.min(input, dim, keepdim=False, *, out=None)

返回一個命名元組 (values, indices) 其中 values 是給定維度 dim 中 input 張量的每一行的最小值。而indices 是找到的每個最小值的索引位置(argmin)。

如果 keepdim 是 True ，則輸出張量的大小與 input 相同，但在維度 dim 中它們的大小為 1。否則，dim 被壓縮(參見 torch.squeeze() )，結果在比 input 少 1 個維度的輸出張量中。

注意

如果縮減行中有多個最小值，則返回第一個最小值的索引。

例子：

>>> a = torch.randn(4, 4)
>>> a
tensor([[-0.6248,  1.1334, -1.1899, -0.2803],
        [-1.4644, -0.2635, -0.3651,  0.6134],
        [ 0.2457,  0.0384,  1.0128,  0.7015],
        [-0.1153,  2.9849,  2.1458,  0.5788]])
>>> torch.min(a, 1)
torch.return_types.min(values=tensor([-1.1899, -1.4644,  0.0384, -0.1153]), indices=tensor([2, 0, 1, 0]))

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

見 torch.minimum() 。