torch.clamp_

`torch.clamp()` 是 PyTorch 中的一个功能，用于限制张量（tensor）的值在一个特定范围内。该函数不会创建新的张量，而是直接在原地修改输入张量，使其元素取值在指定的 `min` 和 `max` 之间。

**解释**[^1]:
1. `torch.clamp(input, min=None, max=None)` 函数接受一个张量 `input`，并可选地指定下限 `min` 和上限 `max`。如果某个元素小于 `min`，则设为 `min`；如果超过 `max`，则设为 `max`。默认情况下，不设置 `min` 和 `max` 则保持原值不变。

**举例**:

a = torch.randint(low=0, high=10, size=(10, 1)) # 创建一个随机的0-9之间的张量
print(a)  # 输出示例张量

# 使用 torch.clamp() 来限制 a 的元素在 3 到 9 之间
b = torch.clamp(a, 3, 9)
print(b)  # 输出经过限制后的张量，其中所有元素都在 3 到 9 之间

相关问题

torch.clamp_backward

torch.clamp_backward 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算 clamp 操作的反向传播梯度。clamp 操作可以将一个张量的元素限制在一个指定的范围内。函数的输入参数包括三个张量：输入张量 input，下限张量 min，上限张量 max。函数返回的是输入张量 input 的梯度。

具体来说，torch.clamp_backward 的输入参数包括：

- grad_output：输出张量的梯度
- input：输入张量
- min_val：下限张量
- max_val：上限张量

函数的输出是输入张量的梯度。具体计算方式为：对于输入张量 input 的每个元素 x，如果 x 大于等于上限 max_val 或小于等于下限 min_val，那么梯度为 0。否则，梯度等于 grad_output。

下面是一个使用示例：

import torch

input = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
min_val = torch.tensor([0.0, 0.0, 0.0])
max_val = torch.tensor([2.0, 2.0, 2.0])

output = torch.clamp(input, min_val, max_val)
grad_output = torch.tensor([1.0, 1.0, 1.0])

output.backward(grad_output)

print(input.grad)

输出结果为：

tensor([1., 1., 1.])

这说明，对于输入张量 input 的每个元素，它的梯度都等于 1，因为在 clamp 操作中，每个元素都被限制在了 [min_val, max_val] 的范围内。

torch.clamp_()

torch.clamp_() is an in-place operation that restricts the values of a tensor to fall within a specified range. It takes the following arguments:

- input (Tensor): The input tensor to be clamped.
- min (Number or Tensor): The minimum value to clamp the tensor to. If it is a tensor, it must have the same shape as the input tensor.
- max (Number or Tensor): The maximum value to clamp the tensor to. If it is a tensor, it must have the same shape as the input tensor.

The function modifies the input tensor in-place and returns it. It sets all elements of the tensor to the minimum value if they are less than the minimum value, and all elements to the maximum value if they are greater than the maximum value. Otherwise, it leaves the elements of the tensor unchanged.

Example usage:

import torch

x = torch.randn(2, 3)
print(x)

torch.clamp_(x, min=-1, max=1)
print(x)

Output:

tensor([[ 0.0945, -0.2009,  0.8743],
        [-1.7871,  0.9902,  0.6039]])
tensor([[ 0.0945, -0.2009,  0.8743],
        [-1.0000,  0.9902,  0.6039]])