torch.clamp(input, min, max, out=None) 其中,input表示需要限制范围的张量,min和max分别表示张量的下限和上限,out表示输出结果的张量,可选参数。 该函数的作用是将张量中小于下限的元素设置为下限,大于上限的元素设置为上限,保留介于下限和上限之间的元素不变。 示例代码: import torch x = torch.randn(3, 3...
torch.clamp()函数 torch.clamp(input, min, max, out=None) 将输入input张量每个元素的范围限制到区间 [min,max],返回结果到一个新张量。 input (Tensor) – 输入张量 min (Number) – 限制范围下限 max (Number) – 限制范围上限 out (Tensor, optional) – 输出张量 boxes_nms=torch.randint(-100,1000...
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 复制代码 输出结果示例: tensor([ 0.0849, -0.2706, 0.7244, 0.0921, 0.6237]) ...
torch.clamp() 函数 torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max][min,max],并返回结果到一个新张量。 操作定义如下: | min, if x_i < min y_i = | x_i, if min <= x_i <= max | max, if x_i > max a=torch.randint(low=0,h...
torch.clamp()函数用于将张量中的元素限制在指定范围内。具体来说,它可以将张量中的元素限制在一个最小值和最大值之间。该函数的语法如下:torch.clamp(input, min,...
torch.clamp(input, min, max, out=None) 将输入input张量每个元素的范围限制到区间 [min,max],返回结果到一个新张量。 input (Tensor) – 输入张量 min (Number) – 限制范围下限 max (Number) – 限制范围上限 out (Tensor, optional) – 输出张量 ...
torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 定义: | min, if x_i < min y_i = | x_i...
固定。在torch.clamp函数值是固定不变的，改变的只是环境变量，因此是固定的。函数的值是指自变量在其取值范围内取某个值时，函数与之对应的唯一确定的值。函数有唯一确定的对应值，这个值就是当x=a时的函数值。
【摘要】 pytorch 函数clamp clamp表示夹紧,夹住的意思,torch.clamp(input,min,max,out=None)-> Tensor 将input中的元素限制在[min,max]范围内并返回一个Tensor pytorch 函数clamp clamp表示夹紧,夹住的意思,torch.clamp(input,min,max,out=None)-> Tensor ...
torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 定义: | min, if x_i < min y_i = | x_i, if min <= x_i <= max | max, if x_i > max 各参数: input (Tensor) –输⼊张量 min (Number) – 限制范围下限 max (Number) – 限制范围上限 out (Tensor, optional) – 输出张量 ...