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torch 中的max()與min()

torch.max()表示取整個資料中的最大值,torch.min()表示整個資料的最小值

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

a=np.arange(0,12).reshape(3,4)

np.minimum(a,4)

結果為:

array([[0, 1, 2, 3],
       [4, 4, 4, 4],
       [4, 4, 4, 4]])