ReduceMin

ReduceMin - 20

版本

  • 名称: ReduceMin (GitHub)

  • 域: main

  • 自版本: 20

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本 20起可用。

摘要

沿提供的轴计算输入张量元素的最小值。如果keepdims等于 1，则结果张量与输入具有相同的秩。如果keepdims等于 0，则结果张量将修剪掉已减少的维度。秩为零的输入张量有效。对空值集进行归约将产生正无穷大（如果数据类型支持）或否则为数据类型的最大值。

如果输入数据类型为布尔值，则比较应考虑False < True。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 将keepdims默认为False而不是True。

属性

  • keepdims - INT（默认值为'1'）

    是否保留缩减后的维度，默认为 1 表示保留缩减后的维度。

  • noop_with_empty_axes - INT（默认值为'0'）

    定义如果“axes”为空时的行为。默认为“false”时，将减少所有轴。当 axes 为空且此属性设置为 true 时，输入张量不会被减少，并且输出张量将等效于输入张量。

输入

1 到 2 个输入。

  • data (异构) - T

    输入张量。

  • axes (可选，异构) - tensor(int64)

    可选的整数输入列表，沿着该列表进行归约。如果“noop_with_empty_axes”为 false，则默认为对输入张量的所有维度进行归约，否则当“noop_with_empty_axes”为 true 时，则充当 Identity 操作。接受的范围为 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

输出

  • reduced (异构) - T

    归约后的输出张量。

类型约束

  • T in ( tensor(bfloat16), tensor(bool), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入和输出类型约束为数值和布尔张量。

ReduceMin - 18

版本

  • 名称: ReduceMin (GitHub)

  • 域: main

  • 自版本: 18

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本 18起可用。

摘要

沿提供的轴计算输入张量元素的最小值。如果keepdims等于 1，则结果张量与输入具有相同的秩。如果keepdims等于 0，则结果张量将修剪掉已减少的维度。秩为零的输入张量有效。对空值集进行归约将产生正无穷大（如果数据类型支持）或否则为数据类型的最大值。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 将keepdims默认为False而不是True。

属性

  • keepdims - INT（默认值为'1'）

    是否保留缩减后的维度，默认为 1 表示保留缩减后的维度。

  • noop_with_empty_axes - INT（默认值为'0'）

    定义如果“axes”为空时的行为。默认为“false”时，将减少所有轴。当 axes 为空且此属性设置为 true 时，输入张量不会被减少，并且输出张量将等效于输入张量。

输入

1 到 2 个输入。

  • data (异构) - T

    输入张量。

  • axes (可选，异构) - tensor(int64)

    可选的整数输入列表，沿着该列表进行归约。如果“noop_with_empty_axes”为 false，则默认为对输入张量的所有维度进行归约，否则当“noop_with_empty_axes”为 true 时，则充当 Identity 操作。接受的范围为 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

输出

  • reduced (异构) - T

    归约后的输出张量。

类型约束

  • T in ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入和输出类型约束为数值张量。

ReduceMin - 13

版本

  • 名称: ReduceMin (GitHub)

  • 域: main

  • since_version: 13

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此运算符版本自版本 13起可用。

摘要

沿提供的轴计算输入张量元素的最小值。如果keepdims等于 1，则结果张量与输入具有相同的秩。如果keepdims等于 0，则结果张量将修剪掉已减少的维度。秩为零的输入张量有效。对空值集进行归约将产生正无穷大（如果数据类型支持）或否则为数据类型的最大值。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 将keepdims默认为False而不是True。

属性

  • axes - INTS :

    整数列表，沿着这些维度进行归约。默认为对输入张量的所有维度进行归约。接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

  • keepdims - INT（默认值为'1'）

    是否保留缩减后的维度，默认为 1 表示保留缩减后的维度。

输入

  • data (异构) - T

    输入张量。

输出

  • reduced (异构) - T

    归约后的输出张量。

类型约束

  • T in ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入和输出类型约束为数值张量。

ReduceMin - 12

版本

  • 名称: ReduceMin (GitHub)

  • 域: main

  • since_version: 12

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此运算符版本自版本 12起可用。

摘要

计算输入张量沿提供的轴的元素的最小值。如果 keepdims 等于 1，则结果张量与输入张量具有相同的秩。如果 keepdims 等于 0，则结果张量将删除已归约的维度。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 默认为 keepdims 为 False 而不是 True。

属性

  • axes - INTS :

    整数列表，沿着这些维度进行归约。默认为对输入张量的所有维度进行归约。接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

  • keepdims - INT（默认值为'1'）

    是否保留缩减后的维度，默认为 1 表示保留缩减后的维度。

输入

  • data (异构) - T

    输入张量。

输出

  • reduced (异构) - T

    归约后的输出张量。

类型约束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入和输出类型限制为高精度和 8 位数字张量。

ReduceMin - 11

版本

  • 名称: ReduceMin (GitHub)

  • 域: main

  • since_version: 11

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此运算符版本自版本 11起可用。

摘要

计算输入张量沿提供的轴的元素的最小值。如果 keepdims 等于 1，则结果张量与输入张量具有相同的秩。如果 keepdims 等于 0，则结果张量将删除已归约的维度。秩为零的输入张量有效。对空值集进行归约将产生正无穷大（如果数据类型支持）或否则数据类型的最大值。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 默认为 keepdims 为 False 而不是 True。

属性

  • axes - INTS :

    整数列表，沿着这些维度进行归约。默认为对输入张量的所有维度进行归约。接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

  • keepdims - INT（默认值为'1'）

    是否保留缩减后的维度，默认为 1 表示保留缩减后的维度。

输入

  • data (异构) - T

    输入张量。

输出

  • reduced (异构) - T

    归约后的输出张量。

类型约束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) )

    将输入和输出类型限制为高精度数字张量。

ReduceMin - 1

版本

  • 名称: ReduceMin (GitHub)

  • 域: main

  • since_version: 1

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此运算符版本自版本 1起可用。

摘要

计算输入张量沿提供的轴的元素的最小值。如果 keepdims 等于 1，则结果张量与输入张量具有相同的秩。如果 keepdims 等于 0，则结果张量将删除已归约的维度。秩为零的输入张量有效。对空值集进行归约将产生正无穷大（如果数据类型支持）或否则数据类型的最大值。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 默认为 keepdims 为 False 而不是 True。

属性

  • axes - INTS :

    整数列表，沿着这些维度进行归约。默认为对输入张量的所有维度进行归约。

  • keepdims - INT（默认值为'1'）

    是否保留缩减后的维度，默认为 1 表示保留缩减后的维度。

输入

  • data (异构) - T

    输入张量。

输出

  • reduced (异构) - T

    归约后的输出张量。

类型约束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) )

    将输入和输出类型限制为高精度数字张量。