PyTorch:torch.clamp()用法详解
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。out (Tensor, optional) – 输出张量,一般用不到该参数。举例说明:import torcha = torch.arange(9).reshape(3, 3)# 创建3*3的tensorb = torch.clamp(a,
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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。out (Tensor, optional) – 输出张量,一般用不到该参数。
对out参数的理解:很多torch函数有out参数,这主要是因为torch没有tf.cast()这类的类型转换函数,也少有dtype参数指定输出类型,所以需要事先建立一个输出Tensor为LongTensor、IntTensor等等,再由out导入。
举例说明:
import torch
a = 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])
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