torcheval.metrics.Min

class torcheval.metrics.Min(*, device: device | None = None)

计算所有输入张量中所有元素的最小值。其函数版本为 torch.min(input)。

示例

>>> import torch
>>> from torcheval.metrics import Min
>>> metric = Min()
>>> metric.update(torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]))
>>> metric.compute()
tensor(1.)

>>> metric.update(torch.tensor(-1)).compute()
tensor(-1.)

>>> metric.reset()
>>> metric.update(torch.tensor(5)).compute()
tensor(5.)

__init__(*, device: device | None = None) → None

初始化指标对象及其内部状态。

使用 self._add_state() 初始化指标类的状态变量。状态变量应为 torch.Tensor、torch.Tensor 列表、以 torch.Tensor 作为值的字典或 torch.Tensor 的 deque。

方法

__init__(*[, device])	初始化指标对象及其内部状态。
compute()	实现此方法以从状态变量中计算并返回最终指标值。
load_state_dict(state_dict[, strict])	从 state_dict 中加载指标状态变量。
merge_state(metrics)	实现此方法以将当前指标的状态变量更新为当前指标和输入指标的合并状态。
reset()	将指标状态变量重置为其默认值。
state_dict()	将指标状态变量保存到 state_dict 中。
to(device, *args, **kwargs)	将指标状态变量中的张量移动到设备上。
update(input)	实现此方法以更新指标类的状态变量。

属性

device

Metric.to() 的最后一个输入设备。