mindspore.ops.ReduceMax ======================== .. py:class:: mindspore.ops.ReduceMax(keep_dims=False) 默认情况下,输出张量各维度上的最大值,以达到对所有维度进行归约的目的。也可以对指定维度进行求最大值归约。 通过指定 `keep_dims` 参数,来控制输出和输入的维度是否相同。 **参数:** - **keep_dims** (bool) - 如果为True,则保留计算的维度,长度为1。如果为False,则不保留计算维度。默认值:False,输出结果会降低维度。 **输入:** - **x** (Tensor[Number]) - ReduceMax的输入,任意维度的Tensor,秩应小于8。其数据类型为数值型。 - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)]) - 指定计算维度。默认值:(),即计算所有元素的最大值。只允许常量值,取值范围[-rank(x), rank(x))。 **输出:** Tensor,shape与输入 `x` 相同。 - 如果 `axis` 为(),且keep_dims为False,则输出一个0维Tensor,表示输入Tensor中所有元素的最大值。 - 如果 `axis` 为int,取值为2,并且keep_dims为False,则输出的shape为 :math:`(x_1, x_3, ..., x_R)` 。 - 如果 `axis` 为tuple(int)或list(int),取值为(2, 3),并且keep_dims为False,则输出的shape为 :math:`(x_1, x_4, ..., x_R)` 。 **异常:** - **TypeError** - `keep_dims` 不是bool。 - **TypeError** - `x` 不是Tensor。 - **TypeError** - `axis` 不是int、tuple或list。