tf.clip_by_value

Ограничивает значения тензора до указанного минимума и максимума.

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

Учитывая тензор t, эта 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 получения корректных результатов.

Например:

Базовое использование передает скалярное значение в качестве минимального и максимального.

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)

Минимум и максимум могут иметь тот же размер, что и t, или быть совместимыми с этим размером.

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 полей, намеренно, не работает, если вы расширяете размеры t

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 TypeError, если вы попытаетесь ограничить int значением float (tf.cast вход в float сначала).

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 ...