jax.numpy.max#
- jax.numpy.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False, initial=None, where=None)[source]#
返回沿给定轴的数组元素的最大值。
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。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,则保留结果中大小为 1 的已缩减轴。
initial (ArrayLike | None | None) – int 或数组,默认为 None。最大值的初始值。
where (ArrayLike | None | None) – int 或布尔类型数组,默认为 None。用于计算最大值的元素。数组应与输入广播兼容。
initial
必须在使用where
时指定。out (None | None) – JAX 未使用。
- 返回:
沿给定轴的最大值数组。
- 返回类型:
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
计算所有轴上元素的最大值。>>> 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
与输入的相同。>>> jnp.max(x, axis=1, keepdims=True) Array([[9], [7], [8]], dtype=int32)
要仅包含特定元素来计算最大值,可以使用
where
。它可以具有与输入相同的维度>>> 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)
或者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)