mindspore.ops.clamp ==================== .. py:function:: mindspore.ops.clamp(input, min=None, max=None) 将输入Tensor的值裁剪到指定的最小值和最大值之间。 限制 :math:`input` 的范围,其最小值为 `min` ,最大值为 `max` 。 .. math:: out_i= \left\{ \begin{array}{align} max & \text{ if } x_i\ge max \\ x_i & \text{ if } min \lt x_i \lt max \\ min & \text{ if } x_i \le min \\ \end{array}\right. .. note:: - `min` 和 `max` 不能同时为None; - 当 `min` 为None,`max` 不为None时,Tensor中大于 `max` 的元素会变为 `max`; - 当 `min` 不为None,`max` 为None时,Tensor中小于 `min` 的元素会变为 `min`; - 当 `min` 大于 `max` 时,Tensor中所有元素的值会被置为 `max`; - `input`,`min` 和 `max` 的数据类型需支持隐式类型转换,且不能为布尔型。 参数: - **input** (Union(Tensor, list[Tensor], tuple[Tensor])) - `clamp` 的输入,类型为Tensor、Tensor的列表或元组。支持任意维度的Tensor。 - **min** (Union(Tensor, float, int),可选) - 指定最小值。默认值为None。 - **max** (Union(Tensor, float, int),可选) - 指定最大值。默认值为None。 返回: Tensor、Tensor的列表或元组,表示裁剪后的Tensor。其shape和数据类型和 `input` 相同。 异常: - **ValueError** - 如果 `min` 和 `max` 都为None。 - **TypeError** - 如果 `input` 的数据类型不在Tensor、list[Tensor]或tuple[Tensor]中。 - **TypeError** - 如果 `min` 的数据类型不为None、Tensor、float或int。 - **TypeError** - 如果 `max` 的数据类型不为None、Tensor、float或int。