torch.fmax

torch.fmax(input, other, *, out=None) → 张量

计算 input 和 other 的逐元素最大值。

这类似于torch.maximum()，除了它处理NaN的方式不同： 如果被比较的两个元素中恰好有一个是NaN，则取非NaN元素作为最大值。 只有当两个元素都是NaN时，NaN才会被传播。

此函数是C++的 std::fmax 的封装，类似于NumPy的 fmax 函数。

支持广播到通用形状， 类型提升，以及整数和浮点输入。

Parameters

• 输入 (张量) – 输入张量。

• 其他 (Tensor) – 第二个输入张量

Keyword Arguments

输出 (张量, 可选) – 输出张量。

示例：

>>> a = torch.tensor([9.7, float('nan'), 3.1, float('nan')])
>>> b = torch.tensor([-2.2, 0.5, float('nan'), float('nan')])
>>> torch.fmax(a, b)
tensor([9.7000, 0.5000, 3.1000,    nan])