快捷方式

torch.nanquantile

torch.nanquantile(input, q, dim=None, keepdim=False, *, interpolation='linear', out=None) Tensor

这是 torch.quantile() 的一个变体,它“忽略”NaN 值,计算分位数 q,就像 input 中不存在 NaN 值一样。如果缩减行中的所有值都是 NaN,则该缩减的分位数将为 NaN。请参阅 torch.quantile() 的文档。

参数
  • input (Tensor) – 输入张量。

  • q (floatTensor) – 范围在 [0, 1] 内的分位数值的标量或一维张量。

  • dim (int) – 要缩减的维度。

  • keepdim (bool) – 输出张量是否保留 dim

关键字参数
  • interpolation (str) – 当所需分位数位于两个数据点之间时使用的插值方法。可以是 linearlowerhighermidpointnearest。默认值为 linear

  • out (Tensor, 可选) – 输出张量。

示例

>>> t = torch.tensor([float('nan'), 1, 2])
>>> t.quantile(0.5)
tensor(nan)
>>> t.nanquantile(0.5)
tensor(1.5000)
>>> t = torch.tensor([[float('nan'), float('nan')], [1, 2]])
>>> t
tensor([[nan, nan],
        [1., 2.]])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=0)
tensor([1., 2.])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=1)
tensor([   nan, 1.5000])

文档

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