TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
clip_by_value() se usa para recortar los valores de un tensor a un mínimo y máximo especificado.
Sintaxis: tensorflow.clip_by_value( t, clip_value_min, clip_value_max, name )
Parámetro:
- t: Es Tensor de entrada.
- clip_value_min: Define el valor mínimo del clip.
- clip_value_max: Define el valor máximo del clip.
- name(opcional): Define el nombre de la operación.
Devoluciones:
Devuelve un Tensor recortado.
Ejemplo 1:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor t = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype = tf.float64) clip_value_min = 2 clip_value_max = 5 # Printing the input tensor print('t: ', t) print('clip_min: ', clip_value_min) print('clip_max: ', clip_value_max) # Calculating result res = tf.clip_by_vlaue(t, clip_min, clip_max) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
t: tf.Tensor([1. 2. 3. 4.], shape=(4, ), dtype=float64) clip_min: 2 clip_max: 5 Result: tf.Tensor([2. 2. 3. 4.], shape=(4, ), dtype=float64)
Ejemplo 2:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor t = tf.constant([[1, 2], [ 3, 4]], dtype = tf.float64) clip_value_min = [2, 3] clip_value_max = [5, 7] # Printing the input tensor print('t: ', t) print('clip_min: ', clip_value_min) print('clip_max: ', clip_value_max) # Calculating result res = tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
t: tf.Tensor( [[1. 2.] [3. 4.]], shape=(2, 2), dtype=float64) clip_min: [2, 3] clip_max: [5, 7] Result: tf.Tensor( [[2. 3.] [3. 4.]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA