torch.amin#
- torch.amin(input, dim, keepdim=False, *, out=None) Tensor #
在给定维度
dim
下,返回input
张量每个切片的最小值。注意
max
/min
和amax
/amin
之间的区别在于amax
/amin
支持在多个维度上进行归约,amax
/amin
不返回索引。
当有多个输入元素具有相同的最小或最大值时,
amax
/amin
会在这些值之间均匀分配梯度。- 对于
max
/min
如果对所有维度进行归约(未指定 dim),则梯度会在相等的
max
/min
值之间均匀分配。如果在一指定的轴上进行归约,则只传播到索引的元素。
如果
keepdim
为True
,则输出张量的大小与input
相同,只有在dim
维度上大小为 1。否则,dim
将被挤压(参见torch.squeeze()
),导致输出张量维度减少 1(或len(dim)
)个。- 参数
- 关键字参数
out (Tensor, optional) – 输出张量。
示例
>>> a = torch.randn(4, 4) >>> a tensor([[ 0.6451, -0.4866, 0.2987, -1.3312], [-0.5744, 1.2980, 1.8397, -0.2713], [ 0.9128, 0.9214, -1.7268, -0.2995], [ 0.9023, 0.4853, 0.9075, -1.6165]]) >>> torch.amin(a, 1) tensor([-1.3312, -0.5744, -1.7268, -1.6165])