pypto.minimum#

产品支持情况#

计算输入与另一输入的最小值。支持二维、三维或四维的Tensor。

minimum(
    input: Union[Tensor, Element, int, float], other: Union[Tensor, Element, int, float]
) -> Tensor

参数名	输入/输出	说明
input	输入	源操作数一。支持的类型为int, float, Element以及Tensor类型。当为int或者float类型时会自动转换为Element的类型DT_INT32/DT_FP32。当需要使用其他数据类型时，可以通过Element构建。不同型号支持的Tensor和Element数据类型有所差异，详细请参见约束说明。不支持空Tensor；Shape仅支持1-4维；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。
other	输入	源操作数一。支持的类型为int, float, Element以及Tensor类型。当为int或者float类型时会自动转换为Element的类型DT_INT32/DT_FP32。当需要使用其他数据类型时，可以通过Element构建。不同型号支持的Tensor和Element数据类型有所差异，详细请参见约束说明。不支持空Tensor；Shape仅支持1-4维；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。类型和数据类型必须与源操作数一保持一致。

源操作数一与源操作数二之间至少一者为Tensor。

当两个源操作数均为Tensor时，两个Tensor必须满足广播关系。该接口返回一个与源操作数一和源操作数二广播后Shape相同的Tensor，数据类型与源操作数相同，其元素为源操作数一和源操作数二的逐元素最小值。且源操作数为Tensor时，源操作数一和源操作数二均支持多轴广播。

当两个源操作数之中存在一个Tensor时，返回与输入Tensor相同Shape的Tensor，其元素为源操作数一和源操作数二的逐元素最小值。

两个输入均为Tensor类型时，支持的数据类型如下：
- Ascend 950PR：DT_INT32，DT_UINT32，DT_FP32，DT_INT16，DT_UINT16，DT_FP16，DT_BF16，DT_UINT8，DT_INT8。
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：DT_INT32，DT_INT16，DT_FP16，DT_FP32，DT_BF16。
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：DT_INT32，DT_INT16，DT_FP16，DT_FP32，DT_BF16。
一个输入为Tensor，另一个输入为Element类型时，支持的数据类型如下：
- Ascend 950PR：DT_INT32，DT_INT16，DT_FP16，DT_FP32，DT_BF16。
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：DT_INT32，DT_INT16，DT_FP16，DT_FP32，DT_BF16。
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：DT_INT32，DT_INT16，DT_FP16，DT_FP32，DT_BF16。
Tensor类型输入不支持TileOpFormat.TILEOP_NZ格式。

调用该operation接口前，应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。

TileShape维度应和输出一致。

如非广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[m, n]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1],则m1, n1分别用于切分m, n轴。

广播场景，输入input shape为[m, n]，other为[m, 1]，输出为[m, n]，TileShape设置为[m1, n1],则m1, n1分别用于切分m, n轴。

pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)

a = pypto.tensor([3], pypto.DT_INT32)
b = pypto.tensor([3], pypto.DT_INT32)
out = pypto.minimum(a, b)

结果示例如下：

输入数据a: [0, 2, 4]
输入数据b: [3, 1, 3]
输出数据out: [0, 1, 3]