做我的世界头像的网站,广州最新新闻,用python做网站我那些,网站流量一般多少合适【python深度学习】——torch.min 1. torch.min()1.1 计算整个张量的最小值1.2 沿特定维度计算最小值1.3 比较两个张量 1. torch.min()
torch.min()接受的参数如下:
input: 输入的张量。dim: 沿指定维度寻找最小值。如果指定了该参数#xff0c;返回一个元组#xff0c;其中… 【python深度学习】——torch.min 1. torch.min()1.1 计算整个张量的最小值1.2 沿特定维度计算最小值1.3 比较两个张量 1. torch.min()
torch.min()接受的参数如下:
input: 输入的张量。dim: 沿指定维度寻找最小值。如果指定了该参数返回一个元组其中第一个张量包含最小值第二个张量包含最小值的索引。keepdim: 可选是否保持输出张量的维度。如果设置为 True输出张量在被计算的维度上仍然会有长度为1的维度。out: 可选输出张量可以用来存储计算结果。
1.1 计算整个张量的最小值
不指定维度时, torch.min() 输出整个张量中所有元素的最小值
import torch
# 创建一个张量
x torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
# 计算最小值
min_value torch.min(x)
print(min_value) # output: tensor(1)1.2 沿特定维度计算最小值
当指定 dim 参数时torch.min() 会返回沿指定维度的最小值以及对应的索引。
import torch# 创建一个 2D 张量
x torch.tensor([[1, 2, 3],[4, 0, 6]])# 沿每列计算最小值
min_values, min_indices torch.min(x, dim0)
print(Min values along columns:, min_values)
print(Indices of min values along columns:, min_indices)# 沿每行计算最小值
min_values, min_indices torch.min(x, dim1)
print(Min values along rows:, min_values)
print(Indices of min values along rows:, min_indices)
输出的结果为:
Min values along columns: tensor([1, 0, 3])
Indices of min values along columns: tensor([0, 1, 0])Min values along rows: tensor([1, 0])
Indices of min values along rows: tensor([0, 1])
1.3 比较两个张量
当传入两个张量时torch.min() 会比较两个张量中的每个位置的元素并返回对应位置的最小值。 例如:
import torch# 创建两个张量
a torch.tensor([1, 2, 3])
b torch.tensor([3, 1, 2])# 比较两个张量并返回最小值
min_values torch.min(a, b)
print(min_values) # output: tensor([1, 1, 2])
