标签:torch tensor clip min max float result
先做个试验
import torch
a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
b=torch.tensor([[2,1,9],[3,7,5]])
c=(a>=b).float()
c
这里可以看出来是可一找到a>=b的数据,并输出布尔值
def clip_by_tensor(t,t_min,t_max):
t=t.float()
result = (t >= t_min).float() * t + (t < t_min).float() * t_min
result = (result <= t_max).float() * result + (result > t_max).float() * t_max
return result
clip_by_tensor作用是使数据在min到max之间,小于min的变为min,大于max的变为max
import torch
a=torch.ones(3,3)*3
b=torch.ones(3,3)*5
c=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
def clip_by_tensor(t,t_min,t_max):
t=t.float()
result = (t >= t_min).float() * t + (t < t_min).float() * t_min
result = (result <= t_max).float() * result + (result > t_max).float() * t_max
return result
d=clip_by_tensor(c,a,b)
标签:torch,tensor,clip,min,max,float,result 来源: https://blog.csdn.net/weixin_39289876/article/details/121265924
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