torch.nanquantile

torch.nanquantile(input, q, dim=None, keepdim=False, *, interpolation='linear', out=None) → Tensor

這是 torch.quantile() 的一個變體，它會「忽略」NaN 值，並計算分位數 q，彷彿 input 中的 NaN 值不存在一般。如果 reduced row 中所有值都是 NaN，則該 reduction 的分位數將會是 NaN。請參閱 torch.quantile() 的文件。

參數

• input (Tensor) – 輸入張量。

• q (float 或 Tensor) – 介於 [0, 1] 範圍內的純量或 1D 張量，代表分位數值

• dim (int) – 要進行 reduction 的維度。

• keepdim (bool) – 指示輸出張量是否保留 dim 維度。

關鍵字參數

• interpolation (str) – 當所需分位數落在兩個資料點之間時，要使用的插值方法。可以是 linear、lower、higher、midpoint 和 nearest。預設值為 linear。

• out (Tensor, optional) – 輸出張量（可選）。

範例

>>> t = torch.tensor([float('nan'), 1, 2])
>>> t.quantile(0.5)
tensor(nan)
>>> t.nanquantile(0.5)
tensor(1.5000)
>>> t = torch.tensor([[float('nan'), float('nan')], [1, 2]])
>>> t
tensor([[nan, nan],
        [1., 2.]])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=0)
tensor([1., 2.])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=1)
tensor([   nan, 1.5000])