比较与torch.amin的功能差异

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以下映射关系均可参考本文。

PyTorch APIs

MindSpore APIs

torch.amin

mindspore.ops.amin

torch.Tensor.amin

mindspore.Tensor.amin

torch.amin

torch.amin(input, dim, keepdim=False, *, out=None) -> Tensor

更多内容详见torch.amin

mindspore.ops.amin

mindspore.ops.amin(x, axis=(), keepdims=False) -> Tensor

更多内容详见mindspore.ops.amin

差异对比

PyTorch:根据指定 dim,求 input 的最小值元素。keepdim 控制输出和输入的维度是否相同。out 可以获取输出。

MindSpore:根据指定 axis,求 x 的最小值元素。keepdims 功能和PyTorch一致。MindSpore没有 out 参数。MindSpore的 axis 有默认值,在 axis 是默认值情况下,求 x 所有元素的最小值。

分类

子类

PyTorch

MindSpore

差异

参数

参数1

input

x

功能一致,参数名不同

参数2

dim

axis

MindSpore的 axis 有默认值,PyTorch的 dim 没有默认值

参数3

keepdim

keepdims

功能一致,参数名不同

参数4

out

-

PyTorch的 out 可以获取输出,MindSpore无此参数

代码示例

# PyTorch
import torch

input = torch.tensor([[1, 2, 3], [3, 2, 1]], dtype=torch.float32)
print(torch.amin(input, dim=0, keepdim=True))
# tensor([[1., 2., 1.]])

# MindSpore
import mindspore

x = mindspore.Tensor([[1, 2, 3], [3, 2, 1]], dtype=mindspore.float32)
print(mindspore.ops.amin(x, axis=0, keepdims=True))
# [[1. 2. 1.]]