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Python-torch 之torch.clamp() 函数解析

2023-05-20 05:59

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Python-torch torch.clamp() 函数解析

1. 解析

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

1)参数列表

2)功能

3)举例

a=torch.randint(low=0,high=10,size=(10,1))
print(a)
b=torch.clamp(a,3,9)
print(b)

输出:

tensor([[7],
        [5],
        [5],
        [4],
        [4],
        [9],
        [0],
        [1],
        [4],
        [1]])
tensor([[7],
        [5],
        [5],
        [4],
        [4],
        [9],
        [3],
        [3],
        [4],
        [3]])

2. 对比

clamp_() 与clamp() 的区别:

扩展:torch.clamp()函数

torch.clamp()函数用于对输入张量进行截断操作,将张量中的每个元素限制在指定的范围内。

其语法为:

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

其中,参数的含义如下:

下面是一个使用torch.clamp()函数的示例:

import torch
x = torch.randn(2, 3)
print(x)
y = torch.clamp(x, min=-0.5, max=0.5)
print(y)

输出结果为:

tensor([[-0.3138, -0.1604, -0.4374],
        [-1.0861, -0.2837,  1.1688]])
tensor([[-0.3138, -0.1604, -0.4374],
        [-0.5000, -0.2837,  0.5000]])

可以看到,torch.clamp()函数将x张量中的元素限制在了[-0.5, 0.5]的范围内。

到此这篇关于Python-torch 之torch.clamp() 函数解析的文章就介绍到这了,更多相关torch.clamp() 函数内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

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