Fonction PyTorch torch.cummin
Manuel de référence torch de Pytorch
torch.cumminest une fonction de PyTorch utilisée pour calculer le minimum cumulé. Elle renvoie le minimum cumulé le long de la dimension spécifiée ainsi que les indices correspondants.
Définition de fonction
torch.cummin(input, dim, dtype=None)
Exemples d’utilisation
Exemple
import torch
# Calculer le minimum cumulé
x = torch.tensor([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6])
values, indices = torch.cummin(x, dim=0)
print("Entrée :", x)
print("Minimum cumulé :", values)
print("Indices du minimum :", indices)
# Tenseur 2D
x = torch.tensor([[3, 1, 4], [1, 5, 9], [2, 6, 5]], dtype=torch.float32)
# Accumuler le long des colonnes
values_col, indices_col = torch.cummin(x, dim=0)
print("nAccumuler le long des colonnes :")
print("Minimum cumulé :")
print(values_col)
print("Indices :")
print(indices_col)
# Accumuler le long des lignes
values_row, indices_row = torch.cummin(x, dim=1)
print("nAccumuler le long des lignes :")
print("Minimum cumulé :")
print(values_row)
# Calculer le minimum cumulé
x = torch.tensor([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6])
values, indices = torch.cummin(x, dim=0)
print("Entrée :", x)
print("Minimum cumulé :", values)
print("Indices du minimum :", indices)
# Tenseur 2D
x = torch.tensor([[3, 1, 4], [1, 5, 9], [2, 6, 5]], dtype=torch.float32)
# Accumuler le long des colonnes
values_col, indices_col = torch.cummin(x, dim=0)
print("nAccumuler le long des colonnes :")
print("Minimum cumulé :")
print(values_col)
print("Indices :")
print(indices_col)
# Accumuler le long des lignes
values_row, indices_row = torch.cummin(x, dim=1)
print("nAccumuler le long des lignes :")
print("Minimum cumulé :")
print(values_row)
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