torch.clamp 中的列相关边界

Question

我想在二维数组上的 PyTorch 张量上做类似于 np.clip 的事情。更具体地说，我想将每一列剪辑在特定的值范围内（取决于列）。例如，在 numpy 中，您可以执行以下操作：

x = np.array([-1,10,3])
low = np.array([0,0,1])
high = np.array([2,5,4])
clipped_x = np.clip(x, low, high)

clipped_x == np.array([0,5,3]) # True

我找到了 torch.clamp，但不幸的是它不支持多维边界（整个张量只有一个标量值）。有没有一种“简洁”的方法可以将该功能扩展到我的案例中？

谢谢！

Answer 1

不像 那样整洁np.clip，但您可以使用torch.max和torch.min：

In [1]: x
Out[1]:
tensor([[0.9752, 0.5587, 0.0972],
        [0.9534, 0.2731, 0.6953]])

设置每列的下限和上限

l = torch.tensor([[0.2, 0.3, 0.]])
u = torch.tensor([[0.8, 1., 0.65]])

请注意，下限l和上限u是 1×3 张量（具有单例维度的 2D）。我们需要这些尺寸l并且u可以广播到 的形状x。
现在我们可以使用minand进行剪辑max：

clipped_x = torch.max(torch.min(x, u), l)

结果与

tensor([[0.8000, 0.5587, 0.0972],
        [0.8000, 0.3000, 0.6500]])