torch.cummin

torch.cummin(input, dim, *, out=None)

返回一个命名元组 (values, indices) ，其中 values 是 input 在维度 dim 上的元素累积最小值。 indices 是在维度 dim 上找到的每个最大值的索引位置。

$$y_i = min(x_1, x_2, x_3, \dots, x_i)$$

参数:

• input (Tensor) – 输入张量。

• dim（int）- 要进行操作的维度

关键字参数:

out（元组，可选）- 两个输出张量的结果元组（值，索引）

示例：

>>> a = torch.randn(10)
>>> a
tensor([-0.2284, -0.6628,  0.0975,  0.2680, -1.3298, -0.4220, -0.3885,  1.1762,
     0.9165,  1.6684])
>>> torch.cummin(a, dim=0)
torch.return_types.cummin(
    values=tensor([-0.2284, -0.6628, -0.6628, -0.6628, -1.3298, -1.3298, -1.3298, -1.3298,
    -1.3298, -1.3298]),
    indices=tensor([0, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4]))