torch.cummin

torch.cummin(input, dim, *, out=None)

返回一个名为元组 (values, indices)，其中 values 是 input 在维度 dim 上元素的累积最小值。而 indices 是在维度 dim 中找到的每个最大值的索引位置。

$$y_i = min(x_1, x_2, x_3, \dots, x_i)$$

参数

• input (张量) – 输入张量。

• dim (int) – 要执行操作的维度

关键字参数

out (元组, 可选) – 两个输出张量（values、indices）的结果元组

示例

>>> a = torch.randn(10)
>>> a
tensor([-0.2284, -0.6628,  0.0975,  0.2680, -1.3298, -0.4220, -0.3885,  1.1762,
     0.9165,  1.6684])
>>> torch.cummin(a, dim=0)
torch.return_types.cummin(
    values=tensor([-0.2284, -0.6628, -0.6628, -0.6628, -1.3298, -1.3298, -1.3298, -1.3298,
    -1.3298, -1.3298]),
    indices=tensor([0, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4]))