torch.amin

torch.amin(input, dim=None, keepdim=False, *, out=None) → Tensor

Возвращает минимальное значение для каждого среза тензора input в заданном измерении или измерениях dim.

Примечание

The difference between max/min and amax/amin is:

• amax/amin поддерживает редукцию по нескольким измерениям,
• amax/amin не возвращает индексы.

Обе операции amax/amin равномерно распределяют градиенты между одинаковыми значениями, если несколько входных элементов имеют одинаковое минимальное или максимальное значение.

For max/min:

• При редукции по всем измерениям (если dim не задан) градиенты равномерно распределяются между одинаковыми значениями max/min.
• При редукции по одной заданной оси градиент передаётся только индексированному элементу.

Если keepdim имеет значение True, выходной тензор имеет тот же размер, что и input, за исключением измерения или измерений dim, размер которых равен 1. В противном случае из dim удаляются измерения (см. torch.squeeze()), в результате чего размерность выходного тензора уменьшается на 1 (или len(dim)).

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• dim (int или tuple из int, необязательный) – измерение или измерения для редукции. Если None, выполняется редукция по всем измерениям.
• keepdim (bool, необязательный) – следует ли сохранять dim в выходном тензоре. По умолчанию: False.

Именованные аргументы:

out (Tensor, необязательный) – выходной тензор.

Пример:

>>> a = torch.randn(4, 4)
>>> a
tensor([[ 0.6451, -0.4866,  0.2987, -1.3312],
        [-0.5744,  1.2980,  1.8397, -0.2713],
        [ 0.9128,  0.9214, -1.7268, -0.2995],
        [ 0.9023,  0.4853,  0.9075, -1.6165]])
>>> torch.amin(a, 1)
tensor([-1.3312, -0.5744, -1.7268, -1.6165])