min¶

paddle. min ( x, axis=None, keepdim=False, name=None ) [源代码] ¶

对指定维度上的 Tensor 元素求最小值运算，并输出相应的计算结果。

注解

对输入有多个最小值的情况下，min 将梯度完整传回到最小值对应的位置，amin 会将梯度平均传回到最小值对应的位置。

参数¶

x （Tensor）- Tensor，支持数据类型为 float32、float64、int32、int64。

axis （list|tuple|int，可选）- 求最小值运算的维度。如果为 None，则计算所有元素的最小值并返回包含单个元素的 Tensor 变量，否则必须在 \([−x.ndim, x.ndim]\) 范围内。如果 \(axis[i] < 0\)，则维度将变为 \(x.ndim+axis[i]\)，默认值为 None。

keepdim (bool，可选) - 是否在输出 Tensor 中保留输入的维度。除非 keepdim 为 True，否则输出 Tensor 的维度将比输入 Tensor 小一维，默认值为 False。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，在指定 axis 上进行求最小值运算的 Tensor，数据类型和输入数据类型一致。

代码示例¶

          >>> import paddle

>>> # data_x is a Tensor with shape [2, 4]
>>> # the axis is a int element
>>> x = paddle.to_tensor([[0.2, 0.3, 0.5, 0.9],
...                       [0.1, 0.2, 0.6, 0.7]],
...                       dtype='float64', stop_gradient=False)
>>> result1 = paddle.min(x)
>>> result1.backward()
>>> result1
Tensor(shape=[], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
0.10000000)
>>> x.grad
Tensor(shape=[2, 4], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[0., 0., 0., 0.],
 [1., 0., 0., 0.]])

>>> x.clear_grad()
>>> result2 = paddle.min(x, axis=0)
>>> result2.backward()
>>> result2
Tensor(shape=[4], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[0.10000000, 0.20000000, 0.50000000, 0.70000000])
>>> x.grad
Tensor(shape=[2, 4], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[0., 0., 1., 0.],
 [1., 1., 0., 1.]])

>>> x.clear_grad()
>>> result3 = paddle.min(x, axis=-1)
>>> result3.backward()
>>> result3
Tensor(shape=[2], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[0.20000000, 0.10000000])
>>> x.grad
Tensor(shape=[2, 4], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[1., 0., 0., 0.],
 [1., 0., 0., 0.]])

>>> x.clear_grad()
>>> result4 = paddle.min(x, axis=1, keepdim=True)
>>> result4.backward()
>>> result4
Tensor(shape=[2, 1], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[0.20000000],
 [0.10000000]])
>>> x.grad
Tensor(shape=[2, 4], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[1., 0., 0., 0.],
 [1., 0., 0., 0.]])

>>> # data_y is a Tensor with shape [2, 2, 2]
>>> # the axis is list
>>> y = paddle.to_tensor([[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]],
...                       [[5.0, 6.0], [7.0, 8.0]]],
...                       dtype='float64', stop_gradient=False)
>>> result5 = paddle.min(y, axis=[1, 2])
>>> result5.backward()
>>> result5
Tensor(shape=[2], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[1., 5.])
>>> y.grad
Tensor(shape=[2, 2, 2], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[[1., 0.],
  [0., 0.]],
 [[1., 0.],
  [0., 0.]]])

>>> y.clear_grad()
>>> result6 = paddle.min(y, axis=[0, 1])
>>> result6.backward()
>>> result6
Tensor(shape=[2], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[1., 2.])
>>> y.grad
Tensor(shape=[2, 2, 2], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[[1., 1.],
  [0., 0.]],
 [[0., 0.],
  [0., 0.]]])

         

使用本API的教程文档¶

PyTorch 写法