Принимая тензор t, эта операция возвращает тензор того же типа и формы, что и t, с его значениями, обрезанными до 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:
A = tf.constant([[1, 20, 13], [3, 21, 13]])
B = tf.clip_by_value(A, clip_value_min=0, clip_value_max=3) # [[1, 3, 3],[3, 3, 3]]
C = tf.clip_by_value(A, clip_value_min=0., clip_value_max=3.) # throws `TypeError`
as input and clip_values are of different dtype
Аргументы
t
Tensor или IndexedSlices.
clip_value_min
0-мерный (скалярный) Tensor, или Tensor с такой же формой, что и t. Минимальное значение для обрезки.
clip_value_max
0-мерный (скалярный) Tensor, или Tensor с такой же формой, что и t. Максимальное значение для обрезки.
name
Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
Обрезанный Tensor или IndexedSlices.
Исключения
ValueError
Если обрезка тензоров вызовет векторизацию массива, которая сделает возвращаемый тензор больше, чем входной.
TypeError
Если тип входного значения int32 и тип clip_value_min' orclip_value_maxisfloat32`
