median

paddle.compat. median ( input, dim=None, keepdim=False, *, out=None ) [源代码] 

PyTorch 兼容的 median 版本，提供完全一致的函数签名与行为： - 当 dim 为 None 时，返回所有元素的中位数。 - 当 dim 指定维度时，返回该维度的中位数与对应索引。

备注

此 API 遵循 torch.median 的函数签名和行为以实现 PyTorch 兼容。如需使用 Paddle 原生实现，请参考 median。

参数

input (Tensor) - 输入 N 维 Tensor，支持 bool、bfloat16、float16、float32、float64、int32、int64 数据类型。
dim (int，可选) - 指定计算中位数的维度。为 None 时计算全局中位数。默认 None。
keepdim (bool，可选) - 是否保留被约简的维度。默认 False。
out (tuple(Tensor, Tensor)|Tensor，可选) - 关键字参数。当指定 dim 时，可传入二元组 (values, indices) 用于原位写回中位数与索引；当未指定 dim 时，可传入单个 Tensor 用于写回标量结果。默认 None。

返回

当 dim 为 None：返回一个标量 Tensor，为 input 的中位数。
当 dim 指定：返回具名元组 (values, indices)，分别是中位数与其索引。

代码示例

          >>> import paddle

>>> x = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> result = paddle.compat.median(x)
>>> print(result)
Tensor(shape=[], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, 5)

>>> ret = paddle.compat.median(x, dim=1)
>>> print(ret.values)
Tensor(shape=[3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, [2, 5, 8])
>>> print(ret.indices)
Tensor(shape=[3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, [1, 1, 1])

>>> # Using out parameter
>>> out_values = paddle.zeros([3], dtype='int64')
>>> out_indices = paddle.zeros([3], dtype='int64')
>>> paddle.compat.median(x, dim=1, out=(out_values, out_indices))
>>> print(out_values)
Tensor(shape=[3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, [2, 5, 8])

         