torch.min¶
- torch.min(input) Tensor ¶
返回
input
张量中所有元素的最小值。警告
与
min(dim=0)
不同,此函数生成确定性(子)梯度。- 参数
input (Tensor) – 输入张量。
示例
>>> 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)
返回一个名为元组
(values, indices)
,其中values
是给定维度dim
上input
张量中每一行的最小值。而indices
是找到的每个最小值(argmin)的索引位置。如果
keepdim
为True
,则输出张量与input
大小相同,除了维度dim
为大小 1。否则,dim
会被压缩(参见torch.squeeze()
),导致输出张量比input
少一个维度。注意
如果在缩减的行中存在多个最小值,则返回第一个最小值的索引。
- 参数
- 关键字参数
out (tuple, 可选) – 两个输出张量(min、min_indices)的元组。
示例
>>> 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
参见
torch.minimum()
。