tf.math.reduce_min

Вычисляет tf.math.minimum элементов по измерениям тензора.

tf.math.reduce_min(
    input_tensor, axis=None, keepdims=False, name=None
)

Это операция сокращения для элементной операция tf.math.minimum.

Сокращает input_tensor по измерениям, указанным в axis. Если keepdims не равно true, ранг тензора уменьшается на 1 для каждой записи 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:

a = tf.constant([
  [[1, 2], [3, 4]],
  [[1, 2], [3, 4]]
])
tf.reduce_min(a)
<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=1>

Выбор конкретной оси возвращает минимальный элемент на данной оси:

b = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tf.reduce_min(b, axis=0)
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3], dtype=int32)>
tf.reduce_min(b, axis=1)
<tf.Tensor: shape=(2,), dtype=int32, numpy=array([1, 4], dtype=int32)>

Установление keepdims в True сохраняет размерность input_tensor:

tf.reduce_min(a, keepdims=True)
<tf.Tensor: shape=(1, 1, 1), dtype=int32, numpy=array([[[1]]], dtype=int32)>
tf.math.reduce_min(a, axis=0, keepdims=True)
<tf.Tensor: shape=(1, 2, 2), dtype=int32, numpy=
array([[[1, 2],
        [3, 4]]], dtype=int32)>

Эквивалентно np.min