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torch.aminmax

torch.aminmax(input, *, dim=None, keepdim=False, out=None) -> (Tensor min, Tensor max)

计算input张量的最小值和最大值。

Parameters

输入 (张量) – 输入张量

Keyword Arguments

  • dim (可选[int]) – 计算值的维度。如果为None，则在整个input张量上计算值。默认值为None。

  • keepdim (布尔值) – 如果为True，则减少的维度将在输出张量中保留为大小为1的维度以进行广播，否则它们将被移除，就像调用(torch.squeeze())一样。默认值为False。

  • out (可选[元组[Tensor, Tensor]]) – 可选的张量，用于写入结果。必须与预期输出的形状和数据类型相同。 默认值为 None。

Returns

一个命名元组 (最小值, 最大值)，包含最小值和最大值。

Raises

RuntimeError – 如果计算值的任何维度的大小为0。

注意

如果至少有一个值是 NaN，则 NaN 值会传播到输出。

另请参阅

torch.amin() 计算最小值 torch.amax() 计算最大值

示例：

>>> torch.aminmax(torch.tensor([1, -3, 5]))
torch.return_types.aminmax(
min=tensor(-3),
max=tensor(5))

>>> # aminmax 传播 NaNs
>>> torch.aminmax(torch.tensor([1, -3, 5, torch.nan]))
torch.return_types.aminmax(
min=tensor(nan),
max=tensor(nan))

>>> t = torch.arange(10).view(2, 5)
>>> t
tensor([[0, 1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> t.aminmax(dim=0, keepdim=True)
torch.return_types.aminmax(
min=tensor([[0, 1, 2, 3, 4]]),
max=tensor([[5, 6, 7, 8, 9]]))
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