torch.fmax

torch.fmax(input, other, *, out=None) → Tensor

Вычисляет поэлементный максимум input и other.

Это похоже на torch.maximum(), за исключением того, как обрабатываются значения NaN: если ровно одно из двух сравниваемых элементов является NaN, то ненулевое значение принимается как максимальное. Только если оба элемента являются NaN, NaN передаётся.

Эта функция является обёрткой вокруг C++’s std::fmax и аналогична функции NumPy’s fmax.

Поддерживает распространение на общую форму, повышение типа, а также целочисленные и плавающие входные данные.

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• other (Tensor) – второй входной тензор

Ключевые аргументы:

out (Tensor, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> a = torch.tensor([9.7, float('nan'), 3.1, float('nan')])
>>> b = torch.tensor([-2.2, 0.5, float('nan'), float('nan')])
>>> torch.fmax(a, b)
tensor([9.7000, 0.5000, 3.1000,    nan])