torch.clamp

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

将 input 中的所有元素钳制到范围 [ min, max ]。令 min_value 和 max_value 分别为 min 和 max，则返回

$$y_i = \min(\max(x_i, \text{min\_value}_i), \text{max\_value}_i)$$

如果 min 为 None，则没有下限。或者，如果 max 为 None，则没有上限。

注意

如果 min 大于 max，torch.clamp(..., min, max) 将 input 中的所有元素设置为 max 的值。

参数

• input (Tensor) – 输入张量。

• min (Number 或 Tensor, 可选) – 要钳制的范围的下限

• max (Number 或 Tensor, 可选) – 要钳制的范围的上限

关键字参数

out (Tensor, 可选) – 输出张量。

示例

>>> a = torch.randn(4)
>>> a
tensor([-1.7120,  0.1734, -0.0478, -0.0922])
>>> torch.clamp(a, min=-0.5, max=0.5)
tensor([-0.5000,  0.1734, -0.0478, -0.0922])

>>> min = torch.linspace(-1, 1, steps=4)
>>> torch.clamp(a, min=min)
tensor([-1.0000,  0.1734,  0.3333,  1.0000])