torch.aminmax¶
- torch.aminmax(input, *, dim=None, keepdim=False, out=None) -> (Tensor min, Tensor max)¶
计算
input
张量的最小值和最大值。- 参数
input (张量) – 输入张量
- 关键字参数
dim (可选[int]) – 计算值的维度。如果为 None,则在整个
input
张量上计算值。默认为 None。keepdim (bool) – 如果为 True,则在输出张量中保留缩减的维度,作为大小为 1 的维度以进行广播,否则将删除它们,就像调用 (
torch.squeeze()
) 一样。默认为 False。out (可选[元组[张量, 张量]]) – 用于写入结果的可选张量。必须与预期输出具有相同的形状和数据类型。默认为 None。
- 返回值
一个名为 (min, max) 的元组,包含最小值和最大值。
- 引发
RuntimeError – 如果要计算值的任何维度的大小为 0。
注意
如果至少一个值为 NaN,则 NaN 值将传播到输出。
另请参阅
torch.amin()
只计算最小值torch.amax()
只计算最大值示例
>>> 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]]))