torch.nanquantile

torch.nanquantile(input, q, dim=None, keepdim=False, *, interpolation='linear', out=None) → Tensor

Это вариант torch.quantile(), который «игнорирует» значения NaN, вычисляя квантиль q, как если бы значения NaN в input не существовали. Если все значения в сокращаемой строке — NaN, квантиль для этого сокращения будет NaN. См. документацию для torch.quantile().

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• q (float или Tensor) – скаляр или одномерный тензор значений квантилей в диапазоне [0, 1]
• dim (int, необязательно) – размерность для сокращения. Если None, сокращаются все размерности.
• keepdim (bool, необязательно) – сохраняются ли dim выходного тензора. Значение по умолчанию: False.

Именованные аргументы:

• interpolation (str) – метод интерполяции, используемый, если искомый квантиль находится между двумя точками данных. Возможные значения: linear, lower, higher, midpoint и nearest. Значение по умолчанию: linear.
• out (Tensor, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> t = torch.tensor([float('nan'), 1, 2])
>>> t.quantile(0.5)
tensor(nan)
>>> t.nanquantile(0.5)
tensor(1.5000)
>>> t = torch.tensor([[float('nan'), float('nan')], [1, 2]])
>>> t
tensor([[nan, nan],
        [1., 2.]])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=0)
tensor([1., 2.])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=1)
tensor([   nan, 1.5000])