fmax¶
比较两个Tensor对应位置的元素,返回一个包含该元素最大值的新Tensor。如果两个元素其中一个是nan值,则直接返回另一个值,如果两者都是nan值,则返回第一个nan值。
等式是:
\[out = fmax(x, y)\]
注解
paddle.fmax
遵守broadcasting,如您想了解更多,请参见 cn_user_guide_broadcasting 。
参数¶
x (Tensor)- 输入的Tensor。数据类型为
float32
、float64
、int32
或int64
。y (Tensor)- 输入的Tensor。数据类型为
float32
、float64
、int32
或int64
。name (str, 可选)- 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 Name。
返回¶
Tensor
,存储运算后的结果。如果x和y有不同的shape且是可以广播的,返回Tensor的shape是x和y经过广播后的shape。如果x和y有相同的shape,返回Tensor的shape与x,y相同。
代码示例¶
import numpy as np
import paddle
x = paddle.to_tensor([[1, 2], [7, 8]])
y = paddle.to_tensor([[3, 4], [5, 6]])
res = paddle.fmax(x, y)
print(res)
# [[3, 4],
# [7, 8]]
x = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
y = paddle.to_tensor([3, 0, 4])
res = paddle.fmax(x, y)
print(res)
# [[3, 2, 4],
# [3, 2, 4]]
x = paddle.to_tensor([2, 3, 5], dtype='float32')
y = paddle.to_tensor([1, np.nan, np.nan], dtype='float32')
res = paddle.fmax(x, y)
print(res)
# [ 2., 3., 5.]
x = paddle.to_tensor([5, 3, np.inf], dtype='float32')
y = paddle.to_tensor([1, -np.inf, 5], dtype='float32')
res = paddle.fmax(x, y)
print(res)
# [ 5., 3., inf.]