torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 將輸入input張量每個元素的夾緊到區間 [min,max][min,max]，並返回結果到一個新張量。 操作定義如下： | min, if x_i < miny_i ...

torch.min()、torch.max()、torch.prod() 　　這兩個函數很好理解，就是求張量中的最小值和最大值以及相乘 　　　　1.在這兩個函數中如果沒有指定維度的話，那么默認是將張量中的所有值進行比較，輸出最大值或者最小值或是所有值相乘。 　　　　2.而當指定維度之后 ...

Clamp函數可以將隨機變化的數值限制在一個給定的區間[min, max]內： ...

pytorch clamp 與clamp_　,有下划線的表示修改並付給自身，無下划線的表示需要返回處理后的值，比如： h = k.clamp(min=0)　＃將結果存入ｈ，ｋ保留原值 k.clamp_(min=0) # 將結果存入ｋ ...

1.從數據直接構建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.從已有的tensor構建一個tensor。這些方法會重用原來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)：對數組a的每 ...

clamp() 函數的作用是把一個值限制在一個上限和下限之間，當這個值超過最小值和最大值的范圍時，在最小值和最大值之間選擇一個值使用。 語法 clamp() 函數接收三個用逗號分隔的表達式作為參數，按最小值、首選值、最大值的順序排列。 當首選值比最小值要小時，則使用最小值 ...

1、torch.clamp(input,min,max,out=None)-> Tensor 將input中的元素限制在[min,max]范圍內並返回一個Tensor 2、index_select() x = torch.randn(3, 4) print(x ...