PyTorch torch.min()：求最小值（附带实例）

使用 torch.min() 函数求最小值，参数与 torch.max() 函数类似，也有以下两种格式：

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

我们来看以下示例。

1) 设置参数input和dim，代码如下：

# 导入torch库
import torch
# 创建一个张量a
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 计算张量a所有元素中的最小值，并将结果赋值给a20
a20 = torch.min(a)
# 沿着第0维计算张量a的元素最小值，并将结果赋值给a21
a21 = torch.min(a, dim=0)
# 沿着第1维计算张量a的元素最小值，并将结果赋值给a22
a22 = torch.min(a, dim=1)
# 打印a20、a21和a22的值
print(a20)
print(a21)
print(a22)

输出结果如下：

tensor(1)
torch.return_types.min(
values=tensor([1, 2]),
indices=tensor([0, 0]))
torch.return_types.min(
values=tensor([1, 3]),
indices=tensor([0, 0]))

2) 设置参数 keepdim，代码如下：

# 导入torch库
import torch
# 创建一个张量a
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 沿着第0维计算张量a的元素最小值，并保持原始维度，将结果赋值给a23
a23 = torch.min(a, 0, keepdim=True)
# 沿着第1维计算张量a的元素最小值，并保持原始维度，将结果赋值给a24
a24 = torch.min(a, 1, keepdim=True)
# 打印a23和a24的值
print(a23)
print(a24)

输出结果如下：

torch.return_types.min(
values=tensor([[1, 2]]),
indices=tensor([[0, 0]]))
torch.return_types.min(
values=tensor([[1],[3]]),
indices=tensor([[0],[0]]))