Pytorch clamp理解

最新推荐文章于 2025-06-20 14:05:21 发布

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本文详细介绍了PyTorch中clamp函数的使用方法，包括如何将张量元素限制在指定范围内，以及不同类型的张量和min/max参数的兼容性。通过实例展示了clamp函数的基本用法，适用于PyTorch初学者和进阶用户。

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Pytorch clamp理解

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。

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

如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型，则参数min max 必须为实数，否则须为整数。【译注：似乎并非如此，无关输入类型，min， max取整数、实数皆可。】

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

例子：

>>> a = torch.randn(4)
>>> a
-1.4511
-0.6812
 0.3302
-1.7423

[torch.FloatTensor of size 4]

>>> torch.clamp(a, min=-0.5, max=0.5)
-0.5000
-0.5000
 0.3302
-0.5000

[torch.FloatTensor of size 4]
torch.clamp(input, *, min, out=None) → Tensor

a.clamp_(min=-0.5,max=0.5) #另一种实现方法
-0.5000
-0.5000
 0.3302
-0.5000
[torch.FloatTensor of size 4]

将输入input张量每个元素的限制到不小于min ，并返回结果到一个新张量。

如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型，则参数 min 必须为实数，否则须为整数。【译注：似乎并非如此，无关输入类型，min取整数、实数皆可。】

参数：

input (Tensor) – 输入张量
value (Number) – 限制范围下限
out (Tensor, optional) – 输出张量

例子：

>>> a = torch.randn(4)
>>> a

 1.3869
 0.3912
-0.8634
-0.5468
[torch.FloatTensor of size 4]

>>> torch.clamp(a, min=0.5)

 1.3869
 0.5000
 0.5000
 0.5000
[torch.FloatTensor of size 4]
torch.clamp(input, *, max, out=None) → Tensor

将输入input张量每个元素的限制到不大于max ，并返回结果到一个新张量。

如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型，则参数 max 必须为实数，否则须为整数。【译注：似乎并非如此，无关输入类型，max取整数、实数皆可。】

参数：

input (Tensor) – 输入张量
value (Number) – 限制范围上限
out (Tensor, optional) – 输出张量

例子：

>>> a = torch.randn(4)
>>> a

 1.3869
 0.3912
-0.8634
-0.5468
[torch.FloatTensor of size 4]

>>> torch.clamp(a, max=0.5)

 0.5000
 0.3912
-0.8634
-0.5468
[torch.FloatTensor of size 4]