mindspore.ops.amin ================== .. py:function:: mindspore.ops.amin(input, axis=None, keepdims=False, *, initial=None, where=None) 默认情况下,移除输入所有维度,返回 `input` 中的最小值。也可仅缩小指定维度 `axis` 大小至1。 `keepdims` 控制输出和输入的维度是否相同。 参数: - **input** (Tensor[Number]) - 输入Tensor,其数据类型为数值型。shape: :math:`(N, *)` ,其中 :math:`*` 表示任意数量的附加维度。 - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 要减少的维度。默认值: None,缩小所有维度。只允许常量值。假设 `input` 的秩为r,取值范围[-r,r)。 - **keepdims** (bool) - 如果为True,则保留缩小的维度,大小为1。否则移除维度。默认值:False。 关键字参数: - **initial** (scalar, 可选) - 输出元素的最大值。如果 `input` 为空,则该参数必须设置。默认值: ``None`` 。 - **where** (Tensor[bool], 可选) - 表示是否需要将 `input` 中的原始值替换为 `initial` 值的Tensor。若为True则不替换,若为 ``False`` 则替换。`where` 中为 ``False`` 的位置,必须提供对应的 `initial` 值。默认值: ``None`` ,表示 ``True`` 。 返回: Tensor。 - 如果 `axis` 为None,且 `keepdims` 为False,则输出一个零维Tensor,表示输入Tensor中所有元素的最小值。 - 如果 `axis` 为int,取值为1,并且 `keepdims` 为False,则输出的shape为 :math:`(x_0, x_2, ..., x_R)` 。 - 如果 `axis` 为tuple(int)或list(int),取值为(1, 2),并且 `keepdims` 为False,则输出Tensor的shape为 :math:`(x_0, x_3, ..., x_R)` 。 异常: - **TypeError** - `input` 不是Tensor。 - **TypeError** - `axis` 不是以下数据类型之一:int、tuple或list。 - **TypeError** - `keepdims` 不是bool类型。 - **ValueError** - `axis` 超出范围。