mindspore.ops.min
- mindspore.ops.min(x, axis=0, keep_dims=False)[源代码]
在给定轴上计算输入Tensor的最小值。并且返回最小值和索引。
Note
在auto_parallel和semi_auto_parallel模式下,不能使用第一个输出索引。
Warning
如果有多个最小值,则取第一个最小值的索引。
“axis”的取值范围为[-dims, dims - 1]。”dims”为”x”的维度长度。
- 参数:
x (Tensor) - 输入任意维度的Tensor。将输入Tensor的shape设为 \((x_1, x_2, ..., x_N)\) 。数据类型为mindspore.uint16,mindspore.uint32,mindspore.int16,mindspore.int32,mindspore.float16或者mindspore.float32。
axis (int) - 指定计算维度。默认值:0。
keep_dims (bool) - 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),表示2个Tensor组成的tuple,包含对应的索引和输入Tensor的最小值。
index (Tensor) - 输入Tensor最小值的索引。如果 keep_dims 为True,则输出Tensor的shape为 \((x_1, x_2, ..., x_{axis-1}, 1, x_{axis+1}, ..., x_N)\) 。否则,shape为 \((x_1, x_2, ..., x_{axis-1}, x_{axis+1}, ..., x_N)\) 。
output_x (Tensor) - 输入Tensor的最小值,其shape与索引相同。
- 异常:
TypeError - input_x 的数据类型非uint16,uint32,int16,int32,float16,float32。
TypeError - keep_dims 不是bool。
TypeError - axis 不是int。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> x = Tensor(np.array([0.0, 0.4, 0.6, 0.7, 0.1]), mindspore.float32) >>> index, output = ops.min(x) >>> print(index, output) 0 0.0 >>> index, output = ops.min(x, keep_dims=True) >>> print(index, output) [0] [0.0]