torch.median

torch.median(input) → Tensor

Возвращает медиану значений в input.

Примечание

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

Предупреждение

Эта функция производит детерминированные (суб)градиенты в отличие от median(dim=0)

Параметры

input (Тензор) – 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 кортеж с именами (values, indices) где values содержит медиану каждой строки input по размерности dim, и indices содержит индекс медианных значений, найденных в размерности dim.

По умолчанию, dim — это последняя размерность тензора input.

Если keepdim равно True, выходные тензоры имеют тот же размер, что и input за исключением размерности dim, где они имеют размер 1. В противном случае, dim сжат (см. torch.squeeze()), что приводит к тому, что выходной тензор имеет на 1 меньше размерность, чем input.

Примечание

Медиана не является уникальной для input тензоров с чётным числом элементов в размерности dim. В этом случае возвращается меньшая из двух медиан. Для вычисления среднего значения обеих медиан в input, используйте torch.quantile() с q=0.5 вместо этого.

Предупреждение

indices не обязательно содержит первое вхождение каждого медианного значения, если только оно не является уникальным. Точные детали реализации зависят от устройства. Не ожидайте одинакового результата при выполнении на CPU и GPU в общем случае. По той же причине не ожидайте, что градиенты будут детерминированы.

Параметры

• input (Тензор) – входной тензор.
• dim (int) – размерность для сокращения.
• keepdim (bool) – сохранять ли выходной тензор с dim.

Ключевые аргументы

out ((Тензор, Тензор), optional) – Первый тензор будет заполнен медианными значениями, а второй тензор (должен иметь тип данных long) — индексами медиан в размерности 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]))