torch.nanquantile

torch.nanquantile(input, q, dim=None, keepdim=False, *, interpolation='linear', out=None) → 张量

这是 torch.quantile() 的一个变体，它会“忽略” NaN 值， 计算分位数 q 时，就好像 NaN 值在 input 中不存在一样。如果缩减行中的所有值都是 NaN，那么该缩减的分位数将是 NaN。请参阅 torch.quantile() 的文档。

Parameters

• 输入 (张量) – 输入张量。

• q（浮点数 或 张量）—— 一个标量或1D张量，其分位数值在范围[0, 1]内

• dim (int) – 要减少的维度。

• keepdim (布尔值) – 输出张量是否保留dim。

Keyword Arguments

• 插值 (str) – 当所需的分位数位于两个数据点之间时使用的插值方法。 可以是 linear、lower、higher、midpoint 和 nearest。 默认是 linear。

• 输出 (张量, 可选) – 输出张量。

示例：

>>> t = torch.tensor([float('nan'), 1, 2])
>>> t.quantile(0.5)
tensor(nan)
>>> t.nanquantile(0.5)
tensor(1.5000)
>>> t = torch.tensor([[float('nan'), float('nan')], [1, 2]])
>>> t
tensor([[nan, nan],
        [1., 2.]])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=0)
tensor([1., 2.])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=1)
tensor([   nan, 1.5000])