torch.clamp()

torch.clamp(input, min, max) 函数将输入张量中的每个元素限制在指定的范围内。具体来说，它将小于最小值的元素设置为最小值，大于最大值的元素设置为最大值，而保留其余元素不变。

函数的参数如下：

- input：输入张量。
- min (可选)：张量中的元素的下限值。如果未指定，则默认为负无穷。
- max (可选)：张量中的元素的上限值。如果未指定，则默认为正无穷。

例如，以下代码将张量 x 中的每个元素限制在 [0, 1] 范围内：

import torch

x = torch.randn(3, 3)
x_clamped = torch.clamp(x, 0, 1)

print(x)
print(x_clamped)

输出如下：

tensor([[ 0.0955, -1.0539, -0.7757],
        [ 1.0894,  0.9581, -0.1908],
        [ 0.9079, -0.0347,  0.8213]])
tensor([[0.0955, 0.0000, 0.0000],
        [1.0000, 0.9581, 0.0000],
        [0.9079, 0.0000, 0.8213]])

相关问题

torch.clamp

`torch.clamp`是PyTorch中的一个函数，用于对张量（Tensor）进行逐元素的截断操作。它可以将张量中的元素限制在一个指定的范围内，超出范围的元素将被截断为指定的边界值。

`torch.clamp`函数的语法如下：

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

参数说明：
- `input`：需要进行截断操作的输入张量。
- `min`：指定的截断下界，小于该值的元素会被替换为该值。
- `max`：指定的截断上界，大于该值的元素会被替换为该值。
- `out`：可选参数，用于指定输出张量，如果不提供，则会创建一个新的张量用于存储结果。

`torch.clamp`函数会返回一个新的张量，其中每个元素都被截断到指定的范围内。如果不指定`min`和`max`参数，则会对张量中的所有元素进行无限制截断（即不改变元素值）。

下面是一个示例，展示了如何使用`torch.clamp`函数对张量进行截断操作：

import torch

x = torch.tensor([-1, 0, 1, 2, 3])
y = torch.clamp(x, min=0, max=2)
print(y)  # 输出: tensor([0, 0, 1, 2, 2])

在上面的示例中，输入张量`x`中的元素被限制在0到2之间，小于0的元素被替换为0，大于2的元素被替换为2。最终的结果存储在输出张量`y`中。

torch.clamp函数

torch.clamp函数是PyTorch中的一个函数，用于将张量的值限制在一个指定的范围内。具体来说，它将张量中的每个元素限制在[min, max]的范围内，小于min的元素被替换为min，大于max的元素被替换为max。其函数原型如下：

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

其中，input表示要进行限制的张量，min表示下限值，max表示上限值，out表示输出张量（可以为空）。如果out不为空，则将结果存储在out中，否则返回一个新的张量。

示例代码：

import torch

a = torch.randn(3, 3)
print(a)

# 将张量a中的元素限制在[-1, 1]的范围内
b = torch.clamp(a, -1, 1)
print(b)

输出结果：

tensor([[ 0.3649, -0.7078, -0.2539],
        [-0.5877, -0.3386, -0.5367],
        [ 0.4279,  0.9133, -1.3270]])
tensor([[ 0.3649, -0.7078, -0.2539],
        [-0.5877, -0.3386, -0.5367],
        [ 0.4279,  0.9133, -1.0000]])

在上面的示例中，我们首先使用torch.randn函数生成了一个形状为(3, 3)的随机张量a，然后使用torch.clamp函数将a中的元素限制在[-1, 1]的范围内，得到了新的张量b。可以看到，b中的元素都在[-1, 1]之间。