torch.min

torch.min(input) → Tensor

Возвращает минимальное значение всех элементов в тензоре input.

Предупреждение

Эта функция генерирует детерминированные (под)градиенты в отличие от min(dim=0).

Параметры:

input (Tensor) – входной тензор.

Пример:

>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a
tensor([[ 0.6750,  1.0857,  1.7197]])
>>> torch.min(a)
tensor(0.6750)

torch.min(input, dim, keepdim=False, *, out=None)

Возвращает кортеж (values, indices), где values — минимальное значение каждой строки тензора input в заданном измерении dim. И indices — индекс местоположения каждого найденного минимального значения (argmin).

Если keepdim равно True, выходные тензоры имеют такие же размеры, что и input, за исключением измерения dim, где их размер равен 1. В противном случае dim сжат (см. torch.squeeze()), в результате чего выходные тензоры имеют на одно измерение меньше, чем input.

Примечание

Если в строке несколько минимальных значений, то возвращаются индексы первого минимального значения.

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• dim (int) – измерение для сокращения.
• keepdim (bool) – нужно ли сохранять измерение в выходном тензоре.

Ключевые аргументы:

out (tuple, необязательно) – кортеж из двух выходных тензоров (min, min_indices)

Пример:

>>> a = torch.randn(4, 4)
>>> a
tensor([[-0.6248,  1.1334, -1.1899, -0.2803],
        [-1.4644, -0.2635, -0.3651,  0.6134],
        [ 0.2457,  0.0384,  1.0128,  0.7015],
        [-0.1153,  2.9849,  2.1458,  0.5788]])
>>> torch.min(a, 1)
torch.return_types.min(values=tensor([-1.1899, -1.4644,  0.0384, -0.1153]), indices=tensor([2, 0, 1, 0]))

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

См. torch.minimum().