torch.min

torch.min(input) → Tensor

返回input张量中所有元素的最小值。

警告

此函数生成的（子）梯度是确定性的，而不同于min(dim=0)

参数: input (Tensor) – 需要输入的张量。

示例：

>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a
tensor([[ 0.6750,  1.0857,  1.7197]])
>>> torch.min(a)
tensor(0.6750)

torch.min(input, dim, keepdim=False, *, out=None)

返回一个命名元组(values, indices)，其中values表示input张量在给定维度dim上每一行的最小值。而indices则是每个最小值的位置索引（argmin）。

如果 keepdim 是 True，则输出张量与输入张量的大小相同，只是在 dim 维度上其大小为 1。否则，dim 将被挤压（参见 torch.squeeze()），导致输出张量比输入张量少一个维度。

注意

如果有多个最小值在同一行中，那么返回第一个最小值的索引。

参数

input (Tensor) – 需要输入的张量。
dim (int) - 需要减少的维度。
keepdim (bool) – 是否在输出张量中保留dim维度。

关键字参数

out (元组, 可选) – 由两个输出张量组成的元组（最小值, 最小值索引）

示例：

>>> a = torch.randn(4, 4)
>>> a
tensor([[-0.6248,  1.1334, -1.1899, -0.2803],
        [-1.4644, -0.2635, -0.3651,  0.6134],
        [ 0.2457,  0.0384,  1.0128,  0.7015],
        [-0.1153,  2.9849,  2.1458,  0.5788]])
>>> torch.min(a, 1)
torch.return_types.min(values=tensor([-1.1899, -1.4644,  0.0384, -0.1153]), indices=tensor([2, 0, 1, 0]))

torch.min(input, other, *, out=None) → Tensor

参见 torch.minimum()。