mindspore.mint.max

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mindspore.mint.max(input, dim=None, keepdim=False)[源代码]

在给定轴上计算输入Tensor的最大值。

参数:
  • input (Tensor) - 输入任意维度的Tensor。不支持complex类型。

  • dim (int, 可选) - 指定计算维度。默认值: None

  • 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:

Tensor,如果 dim 为默认值 None ,返回输入Tensor中所有元素的最大值,输出的shape为 \(()\) ,数据类型与 input 相同。

tuple (Tensor),如果 dim 不为默认值 None,表示2个Tensor组成的tuple,包含输入Tensor沿给定维度的最大值和对应的索引。

  • values (Tensor) - 输入Tensor沿给定维度的最大值,数据类型和 input 相同。如果 keepdimTrue ,输出Tensor的维度是 \((input_1, input_2, ...,input_{axis-1}, 1, input_{axis+1}, ..., input_N)\) 。否则输出维度为 \((input_1, input_2, ...,input_{axis-1}, input_{axis+1}, ..., input_N)\)

  • index (Tensor) - 输入Tensor沿给定维度最大值的索引,shape和 values 相同。

异常:
  • ValueError - 如果 dim 为默认值 Nonekeepdim 不是 False

支持平台:

Ascend

样例:

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> from mindspore.ops.function.array_func import max_ext
>>> y = Tensor(np.array([[0.0, 0.3, 0.4, 0.5, 0.1],
...                      [3.2, 0.4, 0.1, 2.9, 4.0]]), mindspore.float32)
>>> output, index = max_ext(y, 0, True)
>>> print(output, index)
[[3.2 0.4 0.4 2.9 4. ]] [[1 1 0 1 1]]