torch.min

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

Возвращает минимальное значение всех элементов тензора input.

Примечание

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

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

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

For max/min:

• При уменьшении размерности по всем измерениям (если dim не указан) градиенты равномерно распределяются между одинаковыми значениями max/min.
• При уменьшении размерности по одной указанной оси градиент передается только индексированному элементу.

Параметры:

input (Tensor) – входной тензор.

Именованные аргументы:

out (Tensor, необязательный) – выходной 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 именованный кортеж (values, indices), в котором values — минимальное значение в каждой строке тензора input по заданному измерению dim. А indices — индекс каждого найденного минимального значения (argmin).

Если keepdim равно True, размеры выходных тензоров совпадают с размером input, кроме измерения dim, размер которого равен 1. В противном случае из dim удаляются единичные измерения (см. torch.squeeze()), в результате чего выходные тензоры имеют на одно измерение меньше, чем input.

Примечание

Если в строке после уменьшения размерности есть несколько минимальных значений, возвращаются индексы первого минимального значения.

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• dim (int, необязательный) – измерение, по которому выполняется уменьшение размерности. Если не указано, уменьшается размерность по всем измерениям. Явное значение None не поддерживается.
• keepdim (bool, необязательный) – следует ли сохранять dim выходного тензора. По умолчанию: False.

Именованные аргументы:

out (tuple, необязательный) – 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().