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]) ...
在上述示例中,我们有一个输入张量x,包含了一些数字。然后,我们使用torch.clamp()函数将x中的元素限制在0和3之间,得到了输出张量y。注意到,小于0的元素被替换为0,大于3的元素被替换为3,而在指定范围内的元素保持不变。 通过使用torch.clamp()函数,您可以方便地对张量的元素进行裁剪,并确保它们符合特定的约束条件。
clamp(0.) loss_cls = self.loss_classes(pred_cls_pos, gt_classes_pos) unsqueeze 函数是用于在指定维度上增加一个维度,其作用是改变张量的形状。在 ious.unsqueeze(-1) 中,-1 表示在最后一个维度上增加一个维度,例如,如果 ious 的形状是 (N,),则 ious.unsqueeze(-1) 的形状将变为 (N, 1)。 cla...
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(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...
简介:您可以使用torch.clamp(input, min, max)函数来将张量中小于0的元素变成0。以下是一个示例代码: 您可以使用torch.clamp(input, min, max)函数来将张量中小于0的元素变成0。 以下是一个示例代码: import torch# 创建一个包含负数的张量x = torch.tensor([-1, 2, -3, 4, -5])# 将小于0的元素变...
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...
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...
torch.clamp() 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...
下面是一个使用clamp函数的示例: python import torch #创建一个张量 x = torch.tensor([1000000, 2000000, 3000000]) print("原始张量的数据类型:", x.dtype) print("原始张量的数据范围:", x.min(), x.max()) #将张量限制在int32的范围内 x = x.clamp(-2147483648, 2147483647).type(torch.Int...