tf.clip_by_value

Обрезает значения тензора до указанного минимума и максимума.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.clip_by_value

tf.clip_by_value(
    t, clip_value_min, clip_value_max, name=None
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебниках
Матричное приближение с помощью основных API	Вступление к автоэнкодерам DeepDream Пример атаки с помощью FGSM Стилевой трансфер нейронной сети Аугментация данных

Для данного тензора t данная операция возвращает тензор того же типа и формы, что и t, с его значениями, ограниченными clip_value_min и clip_value_max. Любые значения, меньшие clip_value_min, устанавливаются в clip_value_min. Любые значения, большие clip_value_max, устанавливаются в clip_value_max.

Примечание: clip_value_min должно быть меньше или равно clip_value_max для корректных результатов.

Например:

Базовое использование передает скаляр в качестве минимального и максимального значения.

t = tf.constant([[-10., -1., 0.], [0., 2., 10.]])
t2 = tf.clip_by_value(t, clip_value_min=-1, clip_value_max=1)
t2.numpy()
array([[-1., -1.,  0.],
       [ 0.,  1.,  1.]], dtype=float32)

Минимальное и максимальное значения могут иметь тот же размер, что и t, или быть совместимыми для этого размера.

t = tf.constant([[-1, 0., 10.], [-1, 0, 10]])
clip_min = [[2],[1]]
t3 = tf.clip_by_value(t, clip_value_min=clip_min, clip_value_max=100)
t3.numpy()
array([[ 2.,  2., 10.],
       [ 1.,  1., 10.]], dtype=float32)

Расширение размеров t в процессе трансляции намеренно отклоняется.

t = tf.constant([[-1, 0., 10.], [-1, 0, 10]])
clip_min = [[[2, 1]]] # Has a third axis
t4 = tf.clip_by_value(t, clip_value_min=clip_min, clip_value_max=100)
Traceback (most recent call last):

InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [2,3] vs. [1,1,2]

Возникает исключение TypeError, если вы пытаетесь ограничить int до значения float (tf.cast вход в float вначале).

t = tf.constant([[1, 2], [3, 4]], dtype=tf.int32)
t5 = tf.clip_by_value(t, clip_value_min=-3.1, clip_value_max=3.1)
Traceback (most recent call last):

TypeError: Cannot convert ...

Аргументы
`t`	`Tensor` или `IndexedSlices`.
`clip_value_min`	Минимальное значение ограничения. Скаляр `Tensor` или значение, совместимое по форме с `t`.
`clip_value_max`	Максимальное значение ограничения. Скаляр `Tensor` или значение, совместимое по форме с `t`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Ограниченный `Tensor` или `IndexedSlices`.

Исключения
`tf.errors.InvalidArgumentError`: Если операция ограничения приведет к расширению массива, превышающему размер входного тензора.
`TypeError`	Если тип входного тензора - `int32`, а тип `clip_value_min` или `clip_value_max` - `float32`

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/clip_by_value