2つのTensor配列の要素ごとの最大値・最小値を取得するtorch.maximum、torch.minimum、torch.fmax、torch.fminを使う。
- torch.maximum – PyTorch v1.11.0 documentation
- torch.minimum – PyTorch v1.11.0 documentation
- torch.fmax – PyTorch v1.11.0 documentation
- torch.fmin – PyTorch v1.11.0 documentation
2つのTensor配列の要素ごとの最大値を取得するmaximum、fmax
torch.maximumとtorch.fmaxの第一引数と第二引数に、Tensor配列を指定すると要素ごとの最大値を取得できる。
import torch
a = torch.tensor((1, 2, -1))
b = torch.tensor((3, 0, 4))
print(torch.maximum(a, b))
# tensor([3, 2, 4])
print(torch.fmax(a, b))
# tensor([3, 2, 4])片方の配列がスカラーの場合は、スカラー値と各要素との最大値を取得する。
a = torch.tensor((1, 2, -1))
b = torch.tensor((0))
print(torch.maximum(a, b))
# tensor([1, 2, 0])
print(torch.fmax(a, b))
# tensor([1, 2, 0])maximum、fmaxの違い
配列にnanが含まれる場合の処理が異なる。maximumはnanを含んだ結果で、fmaxはnanを除外された結果が取得される。
a = torch.tensor((1, float('nan'), -1))
b = torch.tensor((3, 0, 4))
print(torch.maximum(a, b))
# tensor([3., nan, 4.])
print(torch.fmax(a, b))
# tensor([3., 0., 4.])2つのTensor配列の要素ごとの最小値を取得するminimum、fmin
torch.minimumとtorch.fminの第一引数と第二引数に、Tensor配列を指定すると要素ごとの最小値を取得できる。
a = torch.tensor((1, 2, -1))
b = torch.tensor((3, 0, 4))
print(torch.minimum(a, b))
# tensor([ 1, 0, -1])
print(torch.fmin(a, b))
# tensor([ 1, 0, -1])片方の配列がスカラーの場合は、スカラー値と各要素との最小値を取得する。
a = torch.tensor((1, 2, -1))
b = torch.tensor((0))
print(torch.minimum(a, b))
# tensor([ 0, 0, -1])
print(torch.fmin(a, b))
# tensor([ 0, 0, -1])minimum、fminの違い
配列にnanが含まれる場合の処理が異なる。minimumはnanを含んだ結果で、fminはnanを除外された結果が取得される。
a = torch.tensor((1, float('nan'), -1))
b = torch.tensor((3, 0, 4))
print(torch.minimum(a, b))
# tensor([ 1., nan, -1.])
print(torch.fmin(a, b))
# tensor([ 1., 0., -1.])関連記事、参考記事
PyTorch公式ページでも紹介されていた本で、「Tensorの仕組み」から「ディープラーニングの実践プロジェクト：肺がんの早期発見」までステップバイステップで説明しているため、中身をよく理解できます。
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