torch.median

torch.median(input) → Tensor

Возвращает медиану значений в input.

Примечание

Для input тензоров с чётным числом элементов медиана не является единственной. В этом случае возвращается меньшая из двух медиан. Чтобы вычислить среднее значение обеих медиан, вместо этого используйте torch.quantile() с q=0.5.

Предупреждение

Эта функция вычисляет детерминированные субградиенты, в отличие от median(dim=0)

Параметры:

input (Tensor) – входной тензор.

Пример:

>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a
tensor([[ 1.5219, -1.5212,  0.2202]])
>>> torch.median(a)
tensor(0.2202)

torch.median(input, dim=-1, keepdim=False, *, out=None)

Возвращает именованный кортеж (values, indices), где values содержит медиану каждой строки input по измерению dim, а indices содержит индекс найденного значения медианы по измерению dim.

По умолчанию dim — последнее измерение тензора input.

Если keepdim равен True, выходные тензоры имеют тот же размер, что и input, за исключением измерения dim, размер которого равен 1. В противном случае из dim удаляется это измерение (см. torch.squeeze()), и выходные тензоры имеют на одно измерение меньше, чем input.

Примечание

Для input тензоров с чётным числом элементов по измерению dim медиана не является единственной. В этом случае возвращается меньшая из двух медиан. Чтобы вычислить среднее значение обеих медиан в input, вместо этого используйте torch.quantile() с q=0.5.

Предупреждение

indices не обязательно содержит первое вхождение каждого найденного значения медианы, если только оно не является уникальным. Точные детали реализации зависят от устройства. В общем случае не следует ожидать одинаковых результатов при выполнении на CPU и GPU. По той же причине не следует ожидать детерминированности градиентов.

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• dim (int, необязательный) – измерение, по которому выполняется редукция. Если None, редукция выполняется по всем измерениям.
• keepdim (bool, необязательный) – нужно ли сохранять dim в выходном тензоре. По умолчанию: False.

Именованные аргументы:

out ((Tensor, Tensor), необязательный) – первый тензор будет заполнен значениями медианы, а второй тензор, dtype которого должен быть long, — индексами этих значений по измерению dim тензора input.

Пример:

>>> a = torch.randn(4, 5)
>>> a
tensor([[ 0.2505, -0.3982, -0.9948,  0.3518, -1.3131],
        [ 0.3180, -0.6993,  1.0436,  0.0438,  0.2270],
        [-0.2751,  0.7303,  0.2192,  0.3321,  0.2488],
        [ 1.0778, -1.9510,  0.7048,  0.4742, -0.7125]])
>>> torch.median(a, 1)
torch.return_types.median(values=tensor([-0.3982,  0.2270,  0.2488,  0.4742]), indices=tensor([1, 4, 4, 3]))