pytorch-ssd源码解读（一）------------PriorBox（默认框生成）

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一、相关函数

本部分介绍一下代码中使用的不常见的函数

1、torch.clamp( ）

该函数原型如下：

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]，并返回结果到一个新张量。其实就是我们常用的截断函数（分段阈值）。

举个例子：

input = torch.Tensor([2,1,0.5,-0.5])
output = torch.clamp(input,0,1)
print(output)

'''
output
Out[16]: tensor([1.0000, 1.0000, 0.5000, 0.0000])
'''

2.itertools.product()

原型如下：

product(*iterables, repeat=1) --> product object

iterables是可迭代对象,repeat指定iterable重复几次,即: product(A,repeat=3)等价于product(A,A,A)。

该函数用于求输入迭代对象的笛卡尔积，相当于一个嵌套的for循环。注意：prodcut函数返回的是一个迭代器

import itertools

list1 = ['a', 'b']
list2 = ['c', 'd']
for item in itertools.product(list1,list2):
    print(item)

输出：

e.g.2 输出(1,1),(1,