jax.numpy.max

jax.numpy.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False, initial=None, where=None)

返回给定轴上数组元素的最大值。

numpy.max() 的 JAX 实现。

参数:

• a (ArrayLike) – 输入数组。

• axis (Axis | None) – int 或数组，默认为 None。要计算最大值的轴。如果为 None，则沿所有轴计算最大值。

• keepdims (bool) – bool，默认为 False。如果为 true，则在结果中保留大小为 1 的缩减轴。

• initial (类数组 | None | None) – int 或数组，默认值=None。最大值的初始值。

• where (类数组 | None | None) – int 或布尔类型数组，默认值=None。用于计算最大值的元素。数组应与输入广播兼容。使用 where 时必须指定 initial。

• out (None | None) – JAX 未使用。

返回:

沿给定轴的最大值数组。

返回类型:

数组

另请参阅

• jax.numpy.min()：计算沿给定轴的数组元素的最小值。

• jax.numpy.sum()：计算沿给定轴的数组元素的总和。

• jax.numpy.prod()：计算沿给定轴的数组元素的乘积。

示例

默认情况下，jnp.max 计算沿所有轴的元素的最大值。

>>> x = jnp.array([[9, 3, 4, 5],
...                [5, 2, 7, 4],
...                [8, 1, 3, 6]])
>>> jnp.max(x)
Array(9, dtype=int32)

如果 axis=1，则将沿轴 1 计算最大值。

>>> jnp.max(x, axis=1)
Array([9, 7, 8], dtype=int32)

如果 keepdims=True，则输出的 ndim 将与输入的相同。

>>> jnp.max(x, axis=1, keepdims=True)
Array([[9],
       [7],
       [8]], dtype=int32)

要仅包括特定元素来计算最大值，可以使用 where。它要么与输入具有相同的维度

>>> where=jnp.array([[0, 0, 1, 0],
...                  [0, 0, 1, 1],
...                  [1, 1, 1, 0]], dtype=bool)
>>> jnp.max(x, axis=1, keepdims=True, initial=0, where=where)
Array([[4],
       [7],
       [8]], dtype=int32)

要么必须与输入广播兼容。

>>> where = jnp.array([[False],
...                    [False],
...                    [False]])
>>> jnp.max(x, axis=0, keepdims=True, initial=0, where=where)
Array([[0, 0, 0, 0]], dtype=int32)