torch.fmax

torch.fmax(input, other, *, out=None) → Tensor

計算 input 和 other 的逐元素最大值。

這與 torch.maximum() 類似，但處理 NaN 的方式不同：如果被比較的兩個元素中恰好有一個是 NaN，則取非 NaN 元素作為最大值。只有當兩個元素都是 NaN 時，才傳播 NaN。

此函式是 C++ 的 std::fmax 的封裝，類似於 NumPy 的 fmax 函式。

支援 廣播到公共形狀、型別提升以及整數和浮點輸入。

引數

• input (Tensor) – 輸入張量。

• other (Tensor) – 第二個輸入張量

關鍵字引數

out (Tensor, optional) – 輸出張量。

示例

>>> a = torch.tensor([9.7, float('nan'), 3.1, float('nan')])
>>> b = torch.tensor([-2.2, 0.5, float('nan'), float('nan')])
>>> torch.fmax(a, b)
tensor([9.7000, 0.5000, 3.1000,    nan])