PyTorch torch.cummin-Funktion
Pytorch torch-Referenzhandbuch
torch.cumminist eine Funktion in PyTorch, die zur Berechnung des kumulativen Minimums verwendet wird. Sie gibt das kumulative Minimum entlang der angegebenen Dimension zusammen mit den entsprechenden Indizes zurück.
Funktionsdefinition
torch.cummin(input, dim, dtype=None)
Anwendungsbeispiele
Beispiel
import torch
# Kumulatives Minimum berechnen
x = torch.tensor([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6])
values, indices = torch.cummin(x, dim=0)
print("Eingabe:", x)
print("Kumulatives Minimum:", values)
print("Minimale Indizes:", indices)
# 2D-Tensor
x = torch.tensor([[3, 1, 4], [1, 5, 9], [2, 6, 5]], dtype=torch.float32)
# Spaltenweise akkumulieren
values_col, indices_col = torch.cummin(x, dim=0)
print("nAkkumulieren entlang der Spalten:")
print("Kumulatives Minimum:")
print(values_col)
print("Indizes:")
print(indices_col)
# Akkumulieren entlang der Zeilen
values_row, indices_row = torch.cummin(x, dim=1)
print("nAkkumulieren entlang der Zeilen:")
print("Kumulatives Minimum:")
print(values_row)
# Kumulatives Minimum berechnen
x = torch.tensor([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6])
values, indices = torch.cummin(x, dim=0)
print("Eingabe:", x)
print("Kumulatives Minimum:", values)
print("Minimale Indizes:", indices)
# 2D-Tensor
x = torch.tensor([[3, 1, 4], [1, 5, 9], [2, 6, 5]], dtype=torch.float32)
# Spaltenweise akkumulieren
values_col, indices_col = torch.cummin(x, dim=0)
print("nAkkumulieren entlang der Spalten:")
print("Kumulatives Minimum:")
print(values_col)
print("Indizes:")
print(indices_col)
# Akkumulieren entlang der Zeilen
values_row, indices_row = torch.cummin(x, dim=1)
print("nAkkumulieren entlang der Zeilen:")
print("Kumulatives Minimum:")
print(values_row)
Weitere Erweiterungen