mindspore.mint.max
- 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 keepdim 为
True
,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
None
且 keepdim 不是False
。
- 支持平台:
Ascend
样例:
>>> import mindspore >>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor, mint >>> 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 = mint.max(y, 0, True) >>> print(output, index) [[3.2 0.4 0.4 2.9 4. ]] [[1 1 0 1 1]]