【PyTorch】torch.clamp()==＞将input的值限制在[min, max]之间，并返回结果到一个新张量

函数定义：

torch.clamp(input, min, max, out=None)

作用：限幅。将input的值限制在[min, max]之间，并返回结果到一个新张量

参数：

input (Tensor) – 输入张量
min (Number) – 限制范围下限
max (Number) – 限制范围上限
out (Tensor, optional) – 输出张量

import torcha = torch.arange(9).reshape(3, 3)   # 创建3*3的tensor
b = torch.clamp(a, 3, 6)     # 对a的值进行限幅，限制在[3, 6]
print('a:', a)
print('shape of a:', a.shape)
print('b:', b)
print('shape of b:', b.shape)'''   输出结果   '''
a: tensor([[0, 1, 2],[3, 4, 5],[6, 7, 8]])
shape of a: torch.Size([3, 3])b: tensor([[3, 3, 3],[3, 4, 5],[6, 6, 6]])
shape of b: torch.Size([3, 3])

此处可以看到，当input的值小于min时，就将input置为min，大于max时，就将input置为max

参考：https://www.cnblogs.com/hellcat/p/8445372.html

pytorch:torch.clamp()_大雄没有叮当猫的博客-CSDN博客

【PyTorch】torch.clamp()==＞将input的值限制在[min, max]之间，并返回结果到一个新张量相关推荐

Pytorch：torch.clamp()函数
1 torch.clamp() 将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max],并返回结果到一个新张量. torch.clamp(input, min, max, out=None) → ...
torch.clamp()
torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max][min,max],并返回结果到一个新张量. ...
【 C 】在双链表中插入一个新值的简明程序
上两篇博文讲了如何在单链表中插入一个值: [ C ]在单链表中插入一个新节点的尝试(一) [ C ]在单链表中插入一个新节点的尝试(二) 这篇博文讲解如何在双链表中插入一个值. 单链表的替代方案就是双 ...
2021.08.25学习内容torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor，torch.mm（matrix multiply）
学习pytorch时,看到了mm和clamp,不甚理解,其他地方也看到过,所以具体了解一下前向传递:计算预测yh = x.mm(w1)h_relu = h.clamp(min=0) 把 h 张量的最 ...
PyTorch 笔记（05）— Tensor 基本运算（torch.abs、torch.add、torch.clamp、torch.div、torch.mul、torch.pow等）
1. 函数汇总 Tensor 的基本运算会对 tensor 的每一个元素进行操作,此类操作的输入与输出形状一致,常用操作见下表所示. 对于很多操作,例如 div.mul.pow.fmod.等, PyT ...
PyTorch中的torch.clamp()实现矩阵裁剪
torch.clamp(input, min=None, max=None) → Tensor Tensor.clamp(min=None, max=None) → Tensor torch.clip ...
pytorch笔记 torch.clamp（截取上下限）
1 基本用法 torch.clamp(input, min=None, max=None, *, out=None) 使得tensor中比min小的变成min,比max大的变成max 2 使用举例 i ...
pytorch torch.item()（返回此张量的值作为标准Python数字。这仅适用于具有一个元素的张量。）
https://pytorch.org/docs/1.1.0/tensors.html?highlight=item#torch.Tensor.item item() → number Returns ...
pytorch中torch.clamp()使用方法
torch.clamp(x, min, max) 该函数是用来做截断处理的,通常被使用在需要比较大小的地方. x:待处理的tensor对象 min:截断的最小值 max:截断的最大值该函数的截断规则 ...

【PyTorch】torch.clamp()==＞将input的值限制在[min, max]之间，并返回结果到一个新张量

【PyTorch】torch.clamp()==＞将input的值限制在[min, max]之间，并返回结果到一个新张量相关推荐

最新文章

热门文章