torch.fmax

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

計算 input 和 other 逐元素的 (element-wise) 最大值。

這與 torch.maximum() 類似，除了它以不同的方式處理 NaN：如果正在比較的兩個元素中恰好有一個是 NaN，則將非 NaN 元素視為最大值。 只有當兩個元素都是 NaN 時，才會傳播 NaN。

此函式是 C++ 的 std::fmax 的包裝函式，類似於 NumPy 的 fmax 函式。

支援廣播到共同形狀 (broadcasting to a common shape)、類型提升 (type promotion)，以及整數和浮點數輸入。

參數

• input (Tensor) – 輸入張量。

• other (Tensor) – 第二個輸入張量

關鍵字參數

out (Tensor, optional) – 輸出張量。

範例

>>> 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])