torch.aminmax

torch.aminmax(input, *, dim=None, keepdim=False, out=None) -> (Tensor min, Tensor max)

計算 input 張量的最小值和最大值。

引數

input (Tensor) – 輸入張量

關鍵字引數

• dim (Optional[int]) – 計算值的維度。如果為 None，則計算整個 input 張量的值。預設為 None。

• keepdim (bool) – 如果為 True，則縮減的維度將在輸出張量中保持為大小為 1 的維度，以便進行廣播；否則，它們將被移除，如同呼叫 (torch.squeeze())。預設為 False。

• out (Optional[Tuple[Tensor, Tensor]]) – 可選的用於寫入結果的張量。必須與預期輸出具有相同的形狀和資料型別。預設為 None。

返回

一個命名元組 (min, max)，包含最小值和最大值。

引發

RuntimeError – 如果要計算值的任何維度的大小為 0。

注意

如果至少有一個值為 NaN，則 NaN 值會傳播到輸出。

另請參閱

torch.amin() 僅計算最小值 torch.amax() 僅計算最大值

示例

>>> torch.aminmax(torch.tensor([1, -3, 5]))
torch.return_types.aminmax(
min=tensor(-3),
max=tensor(5))

>>> # aminmax propagates NaNs
>>> torch.aminmax(torch.tensor([1, -3, 5, torch.nan]))
torch.return_types.aminmax(
min=tensor(nan),
max=tensor(nan))

>>> t = torch.arange(10).view(2, 5)
>>> t
tensor([[0, 1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> t.aminmax(dim=0, keepdim=True)
torch.return_types.aminmax(
min=tensor([[0, 1, 2, 3, 4]]),
max=tensor([[5, 6, 7, 8, 9]]))