torch 中的max()與min()
阿新 • • 發佈:2020-09-10
torch.max()表示取整個資料中的最大值,torch.min()表示取整個資料的最小值
numpy.max()表示取整個資料的最大值,numpy.min()表示去整個資料的最小值,numpy.maximum(x,y)表示取x,y中對應元素中的最大者,numpy.minimum(x,y)表示取x,y中對應元素中的最小者
例1:
import torch
a=torch.arange(0,12).view(3,4)
torch.max(a)
結果為:tensor(11)
例2:
import torch
a=torch.arange(0,12).view(3,4)
torch.min(a)
結果為:tensor(0)
例3:
import numpy as np
a=np.arange(0,12).reshape(3,4)
np.max(a)
結果為:11
例4:
import numpy as np
a=np.arange(0,12).reshape(3,4)
np.maximum(a,4)
結果為:array([[ 4, 4, 4, 4],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
例5:
import numpy as np
a=np.arange(0,12).reshape(3,4)
np.min(a)
結果為:0
例6:
import numpy as np
np.minimum(a,4)
結果為:
array([[0, 1, 2, 3], [4, 4, 4, 4], [4, 4, 4, 4]])