【Python-torch】torch.clamp() 函数解析

【Python-torch】torch.clamp() 函数解析

1. 解析

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

1）参数列表

• input：输入张量；
• min：限制范围下限；
• max：限制范围上限；
• out：输出张量。

2）功能

• clamp()函数的功能将输入input张量每个元素的值压缩到区间 [min,max]，并返回结果到一个新张量。

3）举例

a=torch.randint(low=0,high=10,size=(10,1))
print(a)
b=torch.clamp(a,3,9)
print(b)

输出：

tensor([[7],
        [5],
        [5],
        [4],
        [4],
        [9],
        [0],
        [1],
        [4],
        [1]])
tensor([[7],
        [5],
        [5],
        [4],
        [4],
        [9],
        [3],
        [3],
        [4],
        [3]])

2. 对比

clamp_() 与clamp() 的区别：

• pytorch中，一般来说如果对tensor的一个函数后加上了下划线，则表明这是一个in-place类型。
  • in-place类型是指，当在一个tensor上操作了之后，是直接修改了这个tensor，而不是返回一个新的tensor并不修改旧的tensor。