mindspore.mint.max

mindspore.mint.max(input)

返回输入Tensor的最大值。

参数：

• input (Tensor) - 输入的Tensor。

返回：

Tensor，值为输入Tensor的最大值，类型与 input 相同。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> x = Tensor(np.array([0.0, 0.4, 0.6, 0.7, 0.1]), mindspore.float32)
>>> output = mint.max(x)
>>> print(output)
0.7

mindspore.mint.max(input, dim, keepdim=False)

在给定轴上计算输入Tensor的最大值，并返回最大值和索引值。

参数：

• input (Tensor) - 输入任意维度的Tensor，设置输入Tensor的shape为 \((input_1, input_2, ..., input_N)\) ，不支持complex类型。

• dim (int) - 指定计算维度。

• keepdim (bool, 可选) - 表示是否减少维度，如果为 True ，输出将与输入保持相同的维度；如果为 False ，输出将减少维度。默认值： False 。

返回：

tuple(Tensor)，返回两个元素类型为Tensor的tuple，包含输入Tensor沿指定维度 dim 的最大值和相应的索引。

• values (Tensor) - 输入Tensor沿给定维度的最大值，数据类型和 input 相同，shape和 index 相同。

• index (Tensor) - 输入Tensor的沿给定维度的最大值索引，数据类型为 int64 。如果 keepdim 为 True ，输出Tensor的维度是 \((input_1, input_2, ...,input_{dim-1}, 1, input_{dim+1}, ..., input_N)\) 。否则输出维度为 \((input_1, input_2, ...,input_{dim-1}, input_{dim+1}, ..., input_N)\) 。

异常：

• TypeError - 如果 input 不是tensor。

• TypeError - 如果 keepdim 不是bool类型。

• TypeError - 如果 dim 不是int类型。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> x = Tensor(np.array([0.0, 0.4, 0.6, 0.7, 0.1]), mindspore.float32)
>>> output, index = mint.max(x, 0, keepdim=True)
>>> print(output, index)
[0.7] [3]

mindspore.mint.max(input, other)

详情请参考 mindspore.mint.maximum()。

支持平台：

Ascend