torch.fmax

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

计算input和other的逐元素最大值。

这类似于torch.maximum()，但处理 NaN 的方式不同：如果两个要比较的元素中恰好有一个是 NaN，则将非 NaN 元素作为最大值。只有当两个元素都是 NaN 时，才会传播 NaN。

此函数是围绕 C++ 的std::fmax的包装器，类似于 NumPy 的fmax函数。

支持广播到公共形状、类型提升以及整数和浮点数输入。

参数

• input (Tensor) – 输入张量。

• other (Tensor) – 第二个输入张量

关键字参数

out (Tensor, 可选) – 输出张量。

示例

>>> a = torch.tensor([9.7, float('nan'), 3.1, float('nan')])
>>> b = torch.tensor([-2.2, 0.5, float('nan'), float('nan')])
>>> torch.fmax(a, b)
tensor([9.7000, 0.5000, 3.1000,    nan])