Python中torch.clamp()函数怎么使用

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作者
筋斗云
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torch.clamp()函数用于将输入张量中的元素限制在指定的范围内。

函数的语法如下:

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

参数说明:

  • input:输入的张量。
  • min:最小值,小于该值的元素将被替换为该值。
  • max:最大值,大于该值的元素将被替换为该值。
  • out:用于存储输出结果的张量。

使用示例:

import torch  x = torch.randn(5)  # 创建一个包含5个随机数的张量 print(x)  # 打印原始张量  # 使用clamp函数将张量的元素限制在-0.5到0.5之间 y = torch.clamp(x, -0.5, 0.5) print(y)  # 打印限制后的张量 

输出结果示例:

tensor([ 0.0849, -0.2706,  0.7244,  0.0921,  0.6237]) tensor([ 0.0849, -0.2706,  0.5000,  0.0921,  0.5000]) 

在上面的示例中,首先创建了一个包含5个随机数的张量x,然后使用clamp函数将该张量的元素限制在-0.5到0.5之间,结果存储在张量y中。最后打印出原始张量和限制后的张量。可以看到,张量y中的元素都被限制在了-0.5到0.5之间。

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