Функция reduce_min

Функция reduce_min вычисляет минимальное значение элементов тензора. Первым параметром функция принимает входной тензор. Вторым параметром можно передать ось axis, вдоль которой выполняется поиск минимума. Третьим параметром передается флаг keepdims, который сохраняет размерность исходного тензора. Если ось не указана, минимум ищется по всем элементам и возвращается скаляр.

Синтаксис

tf.reduce_min(input_tensor, [axis], [keepdims])

Пример

Давайте найдем минимальное значение среди всех элементов одномерного тензора:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
res = tf.reduce_min(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)

Пример

Давайте найдем минимальное значение в каждом столбце двумерного тензора, указав ось 0:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.reduce_min(t, axis=0)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1 2 3], shape=(3,), dtype=int32)

Пример

Давайте найдем минимальное значение в каждой строке двумерного тензора, указав ось 1:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.reduce_min(t, axis=1)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1 4], shape=(2,), dtype=int32)

Пример

Давайте сохраним размерность исходного тензора с помощью параметра keepdims:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = tf.reduce_min(t, axis=1, keepdims=True)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[1]
 [4]], shape=(2, 1), dtype=int32)

Смотрите также

функцию reduce_max,
которая находит максимальное значение элементов тензора
функцию reduce_sum,
которая вычисляет сумму элементов тензора
функцию reduce_mean,
которая вычисляет среднее значение элементов тензора
функцию argmin,
которая возвращает индекс минимального элемента тензора