reduce_min

功能说明

按某个轴求最小值，进行降维。

函数原型

reduce_min(raw_tensor, axis, keepdims=False, impl_mode="high_performance")

参数说明

• raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。

  Atlas 200/300/500 推理产品：支持的数据类型有float16、float32

  Atlas 训练系列产品：支持的数据类型有float16、float32

  Atlas 推理系列产品：支持的数据类型有float16、float32、int32

  Atlas A2训练系列产品：支持的数据类型有float16、float32

• axis：做reduce操作的轴，取值范围：[-d,d-1]，其中d是raw_tensor的维数，int或list类型。
• keepdims：默认值是False，表示做reduce操作后，操作的轴长度为0，例如，原shape是(10,10,10)，keepdims=False时，reduce后shape是(10,10)。若将该参数值设置为True，表示做reduce操作后，操作的轴的长度设置为1，例如，原shape是(10,10,10)，keepdims=True时，reduce后shape是(10,10,1)。
• impl_mode：算子运行时选择精度优先还是性能优先模式，有以下两种取值：
  • high_precision：表示精度优先，精度优先时，由于计算过程复杂，性能会有所下降。
  • high_performance：表示性能优先，性能优先时，精度会有所下降。

  默认值“high_performance”。

返回值

res_tensor：结果tensor，tvm.tensor类型。

约束说明

由于计算平台的数据排布限制，reduce操作后的数据需要进行一次重排才能进行后续的操作。当前暂时不能在reduce操作后进行任何向量运算操作。

支持的型号

Atlas 200/300/500 推理产品

Atlas 训练系列产品

Atlas 推理系列产品

Atlas A2训练系列产品

调用示例

from tbe import tvm
from tbe import dsl
shape = (1024,1024)
input_dtype = "float16"
data = tvm.placeholder(shape, name="data", dtype=input_dtype)
res = dsl.reduce_min(data, axis=1)