torch.nanquantile

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

這是 torch.quantile() 的一個變體，它“忽略” NaN 值，計算 q 的分位數，就好像 input 中的 NaN 值不存在一樣。如果某個縮減行中的所有值都為 NaN，則該縮減的分位數將為 NaN。請參閱 torch.quantile() 的文件。

引數

• input (Tensor) – 輸入張量。

• q (float 或 Tensor) – 範圍在 [0, 1] 之間的標量或一維張量分位數

• dim (int, optional) – 要約簡的維度。如果為 None，則約簡所有維度。

• keepdim (bool, optional) – 輸出張量是否保留 dim。預設為 False。

關鍵字引數

• interpolation (str) – 當所需分位數位於兩個資料點之間時使用的插值方法。可以是 linear、lower、higher、midpoint 和 nearest。預設為 linear。

• out (Tensor, optional) – 輸出張量。

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])