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][min,max]，并返回结果到一个新张量。 操作定义如下： | min, if x_i < miny_i ...

torch.min()、torch.max()、torch.prod() 　　这两个函数很好理解，就是求张量中的最小值和最大值以及相乘 　　　　1.在这两个函数中如果没有指定维度的话，那么默认是将张量中的所有值进行比较，输出最大值或者最小值或是所有值相乘。 　　　　2.而当指定维度之后 ...

Clamp函数可以将随机变化的数值限制在一个给定的区间[min, max]内： ...

pytorch clamp 与clamp_　,有下划线的表示修改并付给自身，无下划线的表示需要返回处理后的值，比如： h = k.clamp(min=0)　＃将结果存入ｈ，ｋ保留原值 k.clamp_(min=0) # 将结果存入ｋ ...

1.从数据直接构建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.从已有的tensor构建一个tensor。这些方法会重用原来tensor的特征。 x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x ...

上的最大值 torch.clamp() torch.clamp(a, min, max)：对数组a的每 ...

clamp() 函数的作用是把一个值限制在一个上限和下限之间，当这个值超过最小值和最大值的范围时，在最小值和最大值之间选择一个值使用。 语法 clamp() 函数接收三个用逗号分隔的表达式作为参数，按最小值、首选值、最大值的顺序排列。 当首选值比最小值要小时，则使用最小值 ...

1、torch.clamp(input,min,max,out=None)-> Tensor 将input中的元素限制在[min,max]范围内并返回一个Tensor 2、index_select() x = torch.randn(3, 4) print(x ...