Python: método PyTorch clamp()

El método PyTorch torch.clamp()sujeta todos los elementos de entrada en el rango [min, max] y devuelve un tensor resultante.

Sintaxis: torch.clamp(inp, min, max, out=None)

Argumentos

• inp: Este es el tensor de entrada.
• min: este es un número y especifica el límite inferior del rango al que se sujetará la entrada.
• max: este es un número y especifica el límite superior del rango al que se sujetará la entrada.
• out: El tensor de salida.

Return: Devuelve un Tensor.

Veamos este concepto con la ayuda de algunos ejemplos:
Ejemplo 1:

# Importing the PyTorch library 
import torch 
    
# A constant tensor of size n
a = torch.randn(6)
print(a)
  
# Applying the clamp function and 
# storing the result in 'out'
out = torch.clamp(a, min = 0.5, max = 0.9)
print(out)

Producción:

 -0.9214
-0.1268
 1.1570
-0.2753
-0.0746
 0.7957
[torch.FloatTensor of size 6]
 0.5000
 0.5000
 0.9000
 0.5000
 0.5000
 0.7957
[torch.FloatTensor of size 6]

Ejemplo 2:

# Importing the PyTorch library 
import torch 
    
# A constant tensor of size n
a = torch.FloatTensor([1, 4, 6, 8, 10, 14])
print(a)
  
# Applying the clamp function and 
# storing the result in 'out'
out = torch.clamp(a, min = 5, max = 10)
print(out) 

Producción:

 1
  4
  6
  8
 10
 14
[torch.FloatTensor of size 6]
  5
  5
  6
  8
 10
 10
[torch.FloatTensor of size 6]?