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mindspore.mint.cummin

mindspore.mint.cummin(input, dim)

返回一个元组（最值、索引），其中最值是输入Tensor input 沿维度 dim 的累积最小值，索引是每个最小值的索引位置。

$$\begin{array}{r}\begin{array}{l}\\ y_i=min(x_1,x_2,...,x_i)\end{array}\end{array}$$

参数：

• input (Tensor) - 输入Tensor，要求维度大于0。

• dim (int) - 算子操作的维度，维度的大小范围是[-input.ndim, input.ndim - 1]。

返回：

一个包含两个Tensor的元组，分别表示累积最小值和对应索引。每个输出Tensor的形状和输入Tensor的形状相同。

异常：

• TypeError - 如果 input 不是Tensor。

• TypeError - 如果 input 的Tensor类型是复数或bool。

• TypeError - 如果 dim 不是int。

• ValueError - 如果 dim 不在范围[-input.ndim, input.ndim - 1]内。

说明

Ascend不支持O2模式。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> import mindspore
>>> a = Tensor([-0.2284, -0.6628,  0.0975,  0.2680, -1.3298, -0.4220], mindspore.float32)
>>> output = mint.cummin(a, dim=0)
>>> print(output[0])
[-0.2284 -0.6628 -0.6628 -0.6628 -1.3298 -1.3298]
>>> print(output[1])
[0 1 1 1 4 4]