torch_npu.npu_min

torch_npu.npu_min(self, dim, keepdim=False) -> (Tensor, Tensor)

使用dim对最小结果进行计数。类似于torch.min, 优化NPU设备实现。

• 参数解释：
  • self (Tensor) - 输入张量。
  • dim (Int) - 待降低维度。
  • keepdim (Bool) - 输出张量是否保留dim。
• 返回值:
  • values (Tensor) - 输入张量中的最小值。
  • indices (Tensor) - 输入张量中最小值的index。
• 约束条件：

  无

• 示例：

  >>> input = torch.randn(2, 2, 2, 2, dtype = torch.float32).npu()
  >>> input
  tensor([[[[-0.9909, -0.2369],
            [-0.9569, -0.6223]],
  
          [[ 0.1157, -0.3147],
            [-0.7761,  0.1344]]],
  
          [[[ 1.6292,  0.5953],
            [ 0.6940, -0.6367]],
  
          [[-1.2335,  0.2131],
            [ 1.0748, -0.7046]]]], device='npu:0')
  >>> outputs, indices = torch_npu.npu_min(input, 2)
  >>> outputs
  tensor([[[-0.9909, -0.6223],
          [-0.7761, -0.3147]],
  
          [[ 0.6940, -0.6367],
          [-1.2335, -0.7046]]], device='npu:0')
  >>> indices
  tensor([[[0, 1],
          [1, 0]],
  
          [[1, 1],
          [0, 1]]], device='npu:0', dtype=torch.int32)