clamp

paddle.fluid.layers.clamp(input, min=None, max=None, output=None, name=None)[源代码]

该OP将输入的所有元素进行剪裁,使得输出元素限制在[min, max]内,具体公式如下:

\[Out = MIN(MAX(x, min), max)\]

参数

  • input (Variable) – 指定输入为一个多维的Tensor,数据类型可以是float32,float64。
  • min (float32|Variable, 可选) - 裁剪的最小值,输入中小于该值的元素将由该元素代替,若参数为空,则不对输入的最小值做限制。数据类型可以是float32或形状为[1]的Tensor,类型可以为int32,float32,float64,默认值为None。
  • max (float32|Variable, 可选) - 裁剪的最大值,输入中大于该值的元素将由该元素代替,若参数为空,则不对输入的最大值做限制。数据类型可以是float32或形状为[1]的Tensor,类型可以为int32,float32,float64,默认值为None。
  • output (Variable, 可选)- 输出Tensor或LoDTensor。如果为None,则创建一个新的Tensor作为输出Tensor,默认值为None。
  • name (str,可选)- 具体用法请参见 Name ,一般无需设置,默认值为None。

返回

返回一个和输入形状相同的Tensor。

返回类型

Variable

代码示例

import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

in1 = np.array([[1.2,3.5],
                [4.5,6.4]]).astype('float32')
with fluid.dygraph.guard():
    x1 = fluid.dygraph.to_variable(in1)
    out1 = fluid.layers.clamp(x1, min=3.5, max=5.0)
    out2 = fluid.layers.clamp(x1, min=2.5)
    print(out1.numpy())
    # [[3.5, 3.5]
    # [4.5, 5.0]]
    print(out2.numpy())
    # [[2.5, 3.5]
    # [[4.5, 6.4]