forked from mindspore-Ecosystem/mindspore
29 lines
1.2 KiB
ReStructuredText
29 lines
1.2 KiB
ReStructuredText
|
mindspore.ops.minimum
|
|||
|
|
=====================
|
|||
|
|
|
|||
|
|
.. py:function:: mindspore.ops.minimum(x, y)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
逐元素计算两个输入Tensor中的最小值。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
.. note::
|
|||
|
|
- 输入 `x` 和 `y` 遵循隐式类型转换规则，使数据类型保持一致。
|
|||
|
|
- 输入必须是两个Tensor，或一个Tensor和一个Scalar。
|
|||
|
|
- 当输入是两个Tensor时，它们的数据类型不能同时是bool。
|
|||
|
|
- 当输入是一个Tensor和一个Scalar时，Scalar只能是一个常数。
|
|||
|
|
- 支持广播。
|
|||
|
|
- 如果一个元素和NaN比较，则返回该元素。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
.. math::
|
|||
|
|
output_i = min(x_i, y_i)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
参数：
|
|||
|
|
- **x** (Union[Tensor, Number, bool]) - 第一个输入可以是Number或bool，也可以是数据类型为Number或bool的Tensor。
|
|||
|
|
- **y** (Union[Tensor, Number, bool]) - 第二个输入可以是数据类型为Number或bool的Tensor，当第一个输入是Tensor时，也可以是bool或Number。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
返回：
|
|||
|
|
一个Tensor，其shape与广播后的shape相同，其数据类型为两个输入中精度较高的类型。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
异常：
|
|||
|
|
- **TypeError** - `x` 和 `y` 不是以下之一：Tensor，Number，bool。
|
|||
|
|
- **ValueError** - `x` 和 `y` 的广播后的shape不相同。
|