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]