Hogyan kell használni a „clamp()” módszert a PyTorch-ban?

Hogyan Kell Hasznalni A Clamp Modszert A Pytorch Ban



A PyTorch egy gépi tanulási könyvtár, amely lehetővé teszi a felhasználók számára neurális hálózatok építését/létrehozását. A „clamp()” módszer a tenzor értékeinek egy adott tartományon belüli korlátozására szolgál. Ez a módszer egy adott tenzort vesz be bemenetként, és egy új tenzort ad vissza, amelyben minden elem a megadott tartományon belül van rögzítve (minimális és maximális értékek).

Ez a blog elmagyarázza a PyTorch „clamp()” metódusának használatát.

Hogyan kell használni a „clamp()” módszert a PyTorch-ban?

A „clamp()” metódus PyTorch alkalmazásban való használatához nézze meg az alábbi lépéseket:







  • PyTorch könyvtár importálása
  • Hozzon létre egy kívánt tenzort
  • Rögzítse a tenzor elemeit a 'bilincs()' módszer
  • Befogott értékek tenzor megjelenítése

A „clamp()” alapvető szintaxisa a következő:



fáklya.bilincs ( , min = Nincs, max = Nincs )

Itt a „min” az alsó határérték, a „max” pedig a felső határérték.



Fedezze fel a lépéseket:





1. lépés: Importálja a PyTorch Library-t
Először importálja a „ fáklya ” könyvtár a „clamp()” metódus használatához a PyTorch-ban:

import fáklya



2. lépés: Hozzon létre egy tenzort
Ezután hozza létre a kívánt tenzort a 'torch.tensor()' funkciót, és kinyomtatja annak elemeit. Itt a következő „Tízes” tenzort hozzuk létre egy listából:

Tens = fáklya.tenzor ( [ 2 , 4 , 6 , 8 , 10 , 12 , 14 , 16 ] )

nyomtatás ( Tízesek )

Az alábbi kimenet a létrehozott tenzort mutatja:

3. lépés: Rögzítse a feszítőelemeket
Most használja a „clamp()” függvényt, és adja meg a bemeneti tenzort és a meghatározott tartományt (alsó és felső korlát) argumentumként. Itt rögzítjük a „ Tízesek ” tenzorral, és állítsa be a minimális értéket „5” és a maximális értéket „10”. Ez a tenzorban minden 5-nél kisebb értéket „5”-re, a 10-nél nagyobb értéket pedig „10”-re cserél:

Clamp_tens = fáklya.bilincs ( Tízek, én = 5 , max = 10 )

4. lépés: A befogott értékek tenzor megjelenítése
Végül jelenítse meg a tenzort rögzített értékekkel, és tekintse meg elemeit:

nyomtatás ( Clamp_tens )

Az alábbi kimenetben megfigyelhető, hogy az 5-nél kisebb és 10-nél nagyobb értékeket „5”-re, illetve „10”-re cseréltük. Ez azt jelzi, hogy a „clamp()” módszer sikeresen alkalmazásra került:

Hasonlóképpen, ha a “clamp()” függvényben különböző min és max értékeket adunk meg, a kimenet megváltozik:

Clamp_tens = fáklya.bilincs ( Tízek, én = 7 , max = 13 )

nyomtatás ( Clamp_tens )

Az alábbi kimenet azt mutatja, hogy a 7-nél kisebb és 13-nál nagyobb értékeket sikeresen lecserélték „7”-re, illetve „13”-ra.

Hatékonyan elmagyaráztuk a „clamp()” metódus használatát a PyTorch-ban.

jegyzet : Google Colab jegyzetfüzetünket ezen a címen érheti el link .

Következtetés

A PyTorch „clamp()” metódusának használatához először importálja a fáklyakönyvtárat. Ezután hozza létre a kívánt tenzort, és tekintse meg elemeit. Ezután használja a 'bilincs()' módszer a bemeneti tenzor elemeinek rögzítésére. Argumentumként meg kell adni a bemeneti tenzort és a meghatározott tartományt (alsó és felső korlát). Végül jelenítse meg a tenzort rögzített értékekkel, és tekintse meg elemeit. Ez az írás elmagyarázza a PyTorch „clamp()” metódusának használatát.