阅读(3188)
赞(12)
TensorFlow函数:tf.reduce_min
2017-12-14 11:00:36 更新
tf.reduce_min 函数
reduce_min(
input_tensor,
axis=None,
keep_dims=False,
name=None,
reduction_indices=None
)
定义在:tensorflow/python/ops/math_ops.py.
请参阅指南:数学函数>减少
tf.reduce_min函数用来计算一个张量的各个维度上元素的最小值.
同样按照axis给定的维度减少input_tensor.除非 keep_dims 是true,否则张量的秩将在axis的每个条目中减少1.如果keep_dims为true,则减小的维度将保留为长度1.
如果axis没有条目,则缩小所有维度,并返回具有单个元素的张量.
参数:
- input_tensor:减少的张量.应该有数字类型.
- axis:要减小的尺寸.如果为None(默认),则缩小所有维度.必须在[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))范围内.
- keep_dims:如果为true,则保留长度为1的缩小维度.
- name:操作的名称(可选).
- reduction_indices:axis的废弃的名称.
返回:
该函数返回减少的张量.
numpy兼容性
相当于np.min