Hvordan bruke 'clamp()'-metoden i PyTorch?

Hvordan Bruke Clamp Metoden I Pytorch



PyTorch er et maskinlæringsbibliotek som gjør det mulig for brukere å bygge/lage nevrale nettverk. 'clamp()'-metoden brukes til å begrense verdiene til en tensor innenfor et bestemt område. Denne metoden tar en spesifikk tensor som input og returnerer en ny tensor der hvert element er klemt innenfor det spesifiserte området (minimums- og maksimumsverdier).

Denne bloggen vil forklare metoden for å bruke 'clamp()'-metoden i PyTorch.

Hvordan bruke 'clamp()'-metoden i PyTorch?

For å bruke 'clamp()'-metoden i PyTorch, se på trinnene som følger med:







  • Importer PyTorch-biblioteket
  • Lag en ønsket tensor
  • Klem tensorens elementer ved hjelp av 'klemme()' metode
  • Vis fastklemte verdier tensor

Den grunnleggende syntaksen til 'clamp()' er:



fakkelklemme ( , min = Ingen, maks = Ingen )

Her er 'min' den nedre grenseverdien, og 'max' er den øvre grenseverdien.



La oss utforske trinnene:





Trinn 1: Importer PyTorch-biblioteket
Først importerer du ' lommelykt '-biblioteket for å bruke 'clamp()'-metoden i PyTorch:

importere lommelykt



Trinn 2: Lag en tensor
Lag deretter en ønsket tensor ved å bruke 'torch.tensor()' funksjon og skrive ut elementene. Her lager vi følgende 'ti'-tensor fra en liste:

Tiere = fakkel.tensor ( [ 2 , 4 , 6 , 8 , 10 , 12 , 14 , 16 ] )

skrive ut ( Tiere )

Utgangen nedenfor viser den opprettede tensoren:

Trinn 3: Klem tensorelementer
Bruk nå 'clamp()'-funksjonen og oppgi inngangstensoren og spesifikt område (nedre grense og øvre grense) som argumenter. Her klemmer vi elementene i ' Tiere ” tensor og innstilling av min verdi “5” og maks verdi “10”. Dette vil erstatte alle verdier i tensoren som er mindre enn 5 med '5' og alle verdier større enn 10 med '10':

Clamp_tens = fakkel.klemme ( Tiere, min = 5 , maks = 10 )

Trinn 4: Vis fastklemte verdier Tensor
Til slutt, vis tensoren med fastklemte verdier og se elementene:

skrive ut ( Clamp_tens )

I utgangen nedenfor kan det observeres at verdiene som var mindre enn 5 og større enn 10 har blitt erstattet med henholdsvis '5' og '10'. Dette indikerer at 'clamp()'-metoden har blitt brukt:

På samme måte, hvis vi spesifiserer forskjellige min- og maksverdier i 'clamp()'-funksjonen, vil utgangen bli endret:

Clamp_tens = fakkel.klemme ( Tiere, min = 7 , maks = 1. 3 )

skrive ut ( Clamp_tens )

Utdataene nedenfor viser at verdiene mindre enn 7 og større enn 13 har blitt erstattet med henholdsvis '7' og '13'.

Vi har effektivt forklart bruken av 'clamp()'-metoden i PyTorch.

Merk : Du kan få tilgang til Google Colab Notebook på denne link .

Konklusjon

For å bruke 'clamp()'-metoden i PyTorch, importer først fakkelbiblioteket. Lag deretter ønsket tensor og se elementene. Deretter bruker du 'klemme()' metode for å klemme elementer av inngangstensoren. Det kreves å oppgi inngangstensoren og spesifikt område (nedre grense og øvre grense) som argumenter. Til slutt, vis tensoren med fastklemte verdier og se elementene. Denne oppskriften har forklart metoden for å bruke 'clamp()'-metoden i PyTorch.