ReduceMin

ReduceMin - 20

版本

  • **名称**: ReduceMin (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 20

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本算子自 **版本 20** 起可用。

摘要

沿着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，则结果张量将被剪去缩减的维度。零秩输入张量是有效的。对空值集进行缩减会产生正无穷大（如果数据类型支持）或数据类型的最大值（否则）。

如果输入数据类型是布尔型，比较时应考虑 False < True。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 的 keepdims 默认为 False 而非 True。

属性

  • **keepdims - 整型** (默认值是 '1')

    是否保留缩减的维度，默认值 1 表示保留缩减的维度。

  • **noop_with_empty_axes - 整型** (默认值是 '0')

    定义当“axes”为空时的行为。默认行为是当“false”时，缩减所有轴。当 axes 为空且此属性设置为 true 时，输入张量将不被缩减，输出张量将等同于输入张量。

输入

1 到 2 个输入。

  • **data** (异构) - **T**

    输入张量。

  • **axes** (可选，异构) - **张量(int64)**

    可选的整数输入列表，指定要缩减的轴。如果“noop_with_empty_axes”为 false，则默认为缩减输入张量的所有维度；如果“noop_with_empty_axes”为 true，则当作 Identity 算子处理。可接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

输出

  • **reduced** (异构) - **T**

    缩减后的输出张量。

类型约束

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

    将输入和输出类型限制为数值和布尔张量。

ReduceMin - 18

版本

  • **名称**: ReduceMin (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 18

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本算子自 **版本 18** 起可用。

摘要

沿着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，则结果张量将被剪去缩减的维度。零秩输入张量是有效的。对空值集进行缩减会产生正无穷大（如果数据类型支持）或数据类型的最大值（否则）。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 的 keepdims 默认为 False 而非 True。

属性

  • **keepdims - 整型** (默认值是 '1')

    是否保留缩减的维度，默认值 1 表示保留缩减的维度。

  • **noop_with_empty_axes - 整型** (默认值是 '0')

    定义当“axes”为空时的行为。默认行为是当“false”时，缩减所有轴。当 axes 为空且此属性设置为 true 时，输入张量将不被缩减，输出张量将等同于输入张量。

输入

1 到 2 个输入。

  • **data** (异构) - **T**

    输入张量。

  • **axes** (可选，异构) - **张量(int64)**

    可选的整数输入列表，指定要缩减的轴。如果“noop_with_empty_axes”为 false，则默认为缩减输入张量的所有维度；如果“noop_with_empty_axes”为 true，则当作 Identity 算子处理。可接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

输出

  • **reduced** (异构) - **T**

    缩减后的输出张量。

类型约束

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

    将输入和输出类型限制为数值张量。

ReduceMin - 13

版本

  • **名称**: ReduceMin (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 13

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本算子自 **版本 13** 起可用。

摘要

沿着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，则结果张量将被剪去缩减的维度。零秩输入张量是有效的。对空值集进行缩减会产生正无穷大（如果数据类型支持）或数据类型的最大值（否则）。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 的 keepdims 默认为 False 而非 True。

属性

  • **axes - 整型列表** :

    一个整数列表，指定要缩减的轴。默认为缩减输入张量的所有维度。可接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

  • **keepdims - 整型** (默认值是 '1')

    是否保留缩减的维度，默认值 1 表示保留缩减的维度。

输入

  • **data** (异构) - **T**

    输入张量。

输出

  • **reduced** (异构) - **T**

    缩减后的输出张量。

类型约束

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

    将输入和输出类型限制为数值张量。

ReduceMin - 12

版本

  • **名称**: ReduceMin (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 12

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本算子自 **版本 12** 起可用。

摘要

沿着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，则结果张量将被剪去缩减的维度。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 的 keepdims 默认为 False 而非 True。

属性

  • **axes - 整型列表** :

    一个整数列表，指定要缩减的轴。默认为缩减输入张量的所有维度。可接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

  • **keepdims - 整型** (默认值是 '1')

    是否保留缩减的维度，默认值 1 表示保留缩减的维度。

输入

  • **data** (异构) - **T**

    输入张量。

输出

  • **reduced** (异构) - **T**

    缩减后的输出张量。

类型约束

  • T 属于 ( 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 比特数值张量。

ReduceMin - 11

版本

  • **名称**: ReduceMin (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 11

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本算子自 **版本 11** 起可用。

摘要

沿着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，则结果张量将被剪去缩减的维度。零秩输入张量是有效的。对空值集进行缩减会产生正无穷大（如果数据类型支持）或数据类型的最大值（否则）。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 的 keepdims 默认为 False 而非 True。

属性

  • **axes - 整型列表** :

    一个整数列表，指定要缩减的轴。默认为缩减输入张量的所有维度。可接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

  • **keepdims - 整型** (默认值是 '1')

    是否保留缩减的维度，默认值 1 表示保留缩减的维度。

输入

  • **data** (异构) - **T**

    输入张量。

输出

  • **reduced** (异构) - **T**

    缩减后的输出张量。

类型约束

  • T 属于 ( 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值张量。

ReduceMin - 1

版本

  • **名称**: ReduceMin (GitHub)

  • **域**: main

  • **起始版本**: 1

  • **函数**: False

  • **支持级别**: SupportType.COMMON

  • **形状推断**: True

此版本算子自 **版本 1** 起可用。

摘要

沿着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，则结果张量将被剪去缩减的维度。零秩输入张量是有效的。对空值集进行缩减会产生正无穷大（如果数据类型支持）或数据类型的最大值（否则）。

上述行为类似于 numpy，但 numpy 的 keepdims 默认为 False 而非 True。

属性

  • **axes - 整型列表** :

    一个整数列表，指定要缩减的轴。默认为缩减输入张量的所有维度。

  • **keepdims - 整型** (默认值是 '1')

    是否保留缩减的维度，默认值 1 表示保留缩减的维度。

输入

  • **data** (异构) - **T**

    输入张量。

输出

  • **reduced** (异构) - **T**

    缩减后的输出张量。

类型约束

  • T 属于 ( 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值张量。