テンソルフローのTorch.Min

Question

トーチには、torch.Minという名前のモジュールがあり、ネットワークのさまざまなブランチでmin演算を適用できます。

nn.Min

tensorflowで同様のものがあります？。 （テンソルフローのnoob）

Answer 1

私はあなたがほしいと思うと思うtf.reduce_min。 [10, 3, 5, 4]の分を見つけるには：

import tensorflow as tf 


def one_dim_graph(): 
    input_tensor = tf.constant([10, 3, 5, 4]) 
    tensor_min = tf.reduce_min(input_tensor) 
    return input_tensor, tensor_min 


def run(): 
    in_one, g_one = one_dim_graph() 

    with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.initialize_all_variables()) 

    out_one = sess.run([g_one]) 
    print in_one 
    print out_one 


run() 

これはあなたの分を与える：

Tensor("Const_74:0", shape=(4,), dtype=int32) 
[3] 

をあなたはまた、マルチ次元テンソル全体でこれを使用すると、すべての次元を減らすか、または特定の次元に沿って削減することができます。我々は見つけることができます

[[1, 4, 3, 10], 
[6, 5, 2, 12], 
[9, 7, 8, 11]] 

：

• 合計分、[1]tf.reduce_min(input_tensor)
• 列方向分[1, 4, 2, 10]とtf.reduce_min(input_tensor, reduction_indices=0)
• としたがって、たとえば、の分を見つけるために行単位最小[1, 2, 7]とtf.reduce_min(input_tensor, reduction_indices=1)