tf.compat.v1.math.reduce_min

Вычисляет tf.math.minimum элементов по измерениям тензора. (устаревшие аргументы)

tf.compat.v1.math.reduce_min(
    input_tensor,
    axis=None,
    keepdims=None,
    name=None,
    reduction_indices=None,
    keep_dims=None
)

Это операция редукции для поэлементной операции tf.math.minimum.

Выполняет редукцию input_tensor по измерениям, указанным в axis. Если keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждой записи в axis; эти записи должны быть уникальными. Если keepdims равно true, редуцированные измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis равно None, выполняется редукция по всем измерениям и возвращается тензор с одним элементом.

>>> x = tf.constant([5, 1, 2, 4])
>>> tf.reduce_min(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=1>
>>> x = tf.constant([-5, -1, -2, -4])
>>> tf.reduce_min(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=-5>
>>> x = tf.constant([4, float('nan')])
>>> tf.reduce_min(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=nan>
>>> x = tf.constant([float('nan'), float('nan')])
>>> tf.reduce_min(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=nan>
>>> x = tf.constant([float('-inf'), float('inf')])
>>> tf.reduce_min(x)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=-inf>

См. документацию NumPy по поведению np.amin и np.nanmin.