torch.nanquantile

torch.nanquantile(input, q, dim=None, keepdim=False, *, interpolation='linear', out=None) → Tensor

这是 torch.quantile() 的变体，它“忽略” NaN 值，计算 q 分位数，仿佛 NaN 值在 input 中不存在。如果减少的行中的所有值都是 NaN ，则该减少的分位数将是 NaN 。有关 torch.quantile() 的详细信息，请参阅文档。

参数:

• input (Tensor) – 输入张量。

• q (浮点数或张量) – 表示区间 [0, 1] 内的量分值的标量或 1D 张量

• dim（整数）- 要减少的维度。

• keepdim（布尔值）- 输出张量是否保留 dim 。

关键字参数:

• interpolation (字符串) – 当所需的量分值位于两个数据点之间时使用的插值方法。可以是 linear ， lower ， higher ， midpoint 和 nearest 。默认为 linear 。

• 输出（张量，可选）- 输出张量。

示例：

>>> t = torch.tensor([float('nan'), 1, 2])
>>> t.quantile(0.5)
tensor(nan)
>>> t.nanquantile(0.5)
tensor(1.5000)
>>> t = torch.tensor([[float('nan'), float('nan')], [1, 2]])
>>> t
tensor([[nan, nan],
        [1., 2.]])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=0)
tensor([1., 2.])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=1)
tensor([   nan, 1.5000])