torch.cummin

torch.cummin(input, dim, *, out=None)

返回一个命名元组 (values, indices)，其中 values 是 input 在维度 dim 中的元素累积最小值。而 indices 是每个最大值在维度 dim 中找到的索引位置。

$$y_i = min(x_1, x_2, x_3, \dots, x_i)$$

Parameters

• 输入 (张量) – 输入张量。

• dim (int) – 要进行操作的维度

Keyword Arguments

out (元组, 可选) – 两个输出张量（值, 索引）的结果元组

示例：

>>> a = torch.randn(10)
>>> a
tensor([-0.2284, -0.6628,  0.0975,  0.2680, -1.3298, -0.4220, -0.3885,  1.1762,
     0.9165,  1.6684])
>>> torch.cummin(a, dim=0)
torch.return_types.cummin(
    values=tensor([-0.2284, -0.6628, -0.6628, -0.6628, -1.3298, -1.3298, -1.3298, -1.3298,
    -1.3298, -1.3298]),
    indices=tensor([0, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4]))