PyTorch：torch.clamp()用法详解

最新推荐文章于 2025-11-19 14:29:55 发布

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torch.clamp函数用于限制输入Tensor的值在指定范围内，例如[min, max]，确保输出始终在这个区间内。该函数常用于数值计算的边界处理。在提供的示例中，创建了一个3x3的Tensor a，通过torch.clamp限制其元素值在3到6之间，输出的b保持了相同的形状并应用了限幅操作。

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函数定义：

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

作用：限幅。将input的值限制在[min, max]之间，并返回结果。out (Tensor, optional) – 输出张量，一般用不到该参数。

对out参数的理解：很多torch函数有out参数，这主要是因为torch没有tf.cast()这类的类型转换函数，也少有dtype参数指定输出类型，所以需要事先建立一个输出Tensor为LongTensor、IntTensor等等，再由out导入。

参考：https://www.cnblogs.com/hellcat/p/8445372.html

举例说明：

import torch

a = torch.arange(9).reshape(3, 3)   # 创建3*3的tensor
b = torch.clamp(a, 3, 6)     # 对a的值进行限幅，限制在[3, 6]
print('a:', a)
print('shape of a:', a.shape)
print('b:', b)
print('shape of b:', b.shape)


'''   输出结果   '''
a: tensor([[0, 1, 2],
           [3, 4, 5],
           [6, 7, 8]])
shape of a: torch.Size([3, 3])

b: tensor([[3, 3, 3],
           [3, 4, 5],
           [6, 6, 6]])
shape of b: torch.Size([3, 3])

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