TensorFlow是Google设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
clip_by_value()用于将张量值裁剪为指定的最小值和最大值。
用法：tensorflow.clip_by_value( t, clip_value_min, clip_value_max, name )
参数：
- t:它是输入张量。
- clip_value_min:它定义了最小限幅值。
- clip_value_max:它定义了最大剪辑值。
- name(optional):它定义了操作的名称。
返回值：
它返回裁剪的张量。
范例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)输出：
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)
范例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)输出：
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)
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.clip_by_value()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。