[ 返回参数类型不一致 ]torch.min

输入一个 Tensor 对应 paddle.min,输入两个 Tensor 对应 paddle.minimum,因此有两组差异分析,分别如下:


torch.min

torch.min(input,
          dim=None,
          keepdim=False,
          *,
          out=None)

paddle.min

paddle.min(x,
           axis=None,
           keepdim=False,
           name=None)

其中 PyTorch 与 Paddle 指定 dim 后返回值不一致,具体如下:

参数映射

PyTorch PaddlePaddle 备注
input x 输入的 Tensor ,仅参数名不一致。
dim axis 求最小值运算的维度, 仅参数名不一致。
keepdim keepdim 是否在输出 Tensor 中保留减小的维度。
out - 表示输出的 Tensor , Paddle 无此参数,需要转写。
返回值 返回值 表示返回结果,当指定 dim 后,PyTorch 会返回比较结果和元素索引, Paddle 不会返回元素索引,需要转写。

转写示例

out:指定输出

# 对指定维度上的 Tensor 元素求最大值运算

# PyTorch 写法
torch.min(a, out=y)
# torch 在输入 dim 时,返回 (values, indices),返回参数类型不一致

# Paddle 写法
paddle.assign(paddle.min(a), y)

指定 dim 后的返回值

# PyTorch 写法
result = torch.min(a, dim=1)

# Paddle 写法
result = torch.min(a, dim=1), torch.argmin(a, dim=1)

torch.min

torch.min(input,
          other,
          *,
          out=None)

paddle.minimum

paddle.minimum(x,
               y,
               name=None)

PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数,具体如下:

参数映射

PyTorch PaddlePaddle 备注
input x 输入的 Tensor。
other y 输入的 Tensor。
out - 表示输出的 Tensor , Paddle 无此参数,需要转写。

转写示例

out:指定输出

# 逐元素对比输入的两个 Tensor

# PyTorch 写法
torch.min(a, b, out=y)
# 在输入 other 时,比较 input 和 other 返回较大值

# Paddle 写法
paddle.assign(paddle.minimum(a, b), y)