tf.compat.v1.reduce_min

Вычисляет минимальное значение элементов по измерениям тензора. (устаревшие аргументы)

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

Используется в ноутбуках

Используется в учебниках
Генерация изображений с помощью BigBiGAN

Это операция сокращения для элементарной операции нахождения минимального значения.

Сокращает input_tensor по измерениям, указанным в axis. Если keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждого из элементов в axis, которые должны быть уникальными. Если keepdims равно true, сокращенные измерения сохраняются с длиной 1.

Если axis равно None, все измерения сокращаются, и возвращается тензор с одним элементом.

Пример использования
>>> 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>

Пример использования

>>> 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 для np.amin и np.nanmin поведения.

Аргументы
`input_tensor`	Тензор для сокращения. Должен иметь вещественный числовой тип.
`axis`	Измерения для сокращения. Если `None` (по умолчанию), сокращает все измерения. Должны быть в диапазоне `[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))`.
`keepdims`	Если True, сохраняет сокращенные измерения длиной 1.
`name`	Имя операции (необязательно).
`reduction_indices`	Старое (устаревшее) имя для оси.
`keep_dims`	Устаревший псевдоним для `keepdims`.

Возвращаемое значение
Сокращенный тензор.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/reduce_min