[DL] Tensor에서 maximum, minimum 찾기

NumPy 의 ndarray에서

np.max 와 np.min 함수를 이용하여 최대, 최소인 값을 구함.
특정 축을 axis parameter로 지정하여 구할 수 있음 (결과는 해당 axis가 1이 됨.)
np.argmax 와 na.argmin 함수를 이용하여 최대, 최소인 값의 index를 반환함.

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PyTorch 의 tensor 에서

torch.max와 torch.min 함수를 사용하여 최대값과 최소값을 구함.

• 특정 축을 dim parameter로 지정하여 구할 수 있음 (결과는 해당 축이 1이 됨.).
• 특정 축을 지정할 경우, torch.max와 torch.min은 indices를 같이 반환함.
  torch.argmax 와 torch.argmin 함수를 이용하여 최대, 최소값의 indices를 반환함.

# 다음은 3x2 tensor에서의 결과로 참고할 것.
# a=[[0.69393307 0.6414582 ]
#    [0.12864423 0.11370805]
#    [0.6533455  0.8534571 ]]

>>> torch.max(a,1)
torch.return_types.max(
values=tensor([0.6939, 0.1286, 0.8535]),
indices=tensor([0, 0, 1]))

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TensorFlow 의 tensor 에서

tf.reduce_max와 tf.reduce_min 함수를 사용하여 최대값과 최소값을 구함.

• 특정 축을 따라 구할 경우엔, axis parameter로 지정함 (결과는 해당 축이 1이 됨.).

torch.argmax 와 torch.argmin 함수를 이용하여 최대, 최소값의 indices를 반환함.

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같이 보면 좋은 자료들

https://gist.github.com/dsaint31x/a70c4ced5d5929b47d5725214fbee616

dl_tensor_max_min_argmax_argmin.ipynb

https://dsaint31.tistory.com/216

NumPy : sum, mean, std, and so on