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tf.clip_by_value

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

指定された最小値と最大値にクリップテンソル値。

ノートPCで使用されます

チュートリアルで使用されます

テンソル所与t 、本動作は、同じタイプおよび形状のテンソルを返すtにクリップされ、その値でclip_value_minclip_value_max 。任意の値未満clip_value_minに設定されているclip_value_min 。より大きい任意の値clip_value_maxに設定されているclip_value_max

例えば:

基本的な使い方は、最小値と最大値としてスカラーを渡します。

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)

minとmaxは、同じようなサイズとすることができるt 、またはそのサイズにbroadcastable。

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)

あなたがの寸法拡大する場合放送は、意図的に、失敗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]

それはスローTypeError 、あなたがクリップしようとするとintfloat (値tf.castに入力float最初)。

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 ...

t A TensorまたはIndexedSlices
clip_value_min 最小値にクリップします。スカラーTensor又は形状にbroadcastableあるものt
clip_value_max 最小値にクリップします。スカラーTensor又は形状にbroadcastableあるものt
name 操作の名前(オプション)。

AはクリッピングTensorまたはIndexedSlices

tf.errors.InvalidArgumentError :クリップテンソルが入力よりテンソル大きなを返さなるだろう配列放送をトリガしたい場合。
TypeError 入力のDTYPEがある場合int32とのDTYPE clip_value_minまたはclip_value_maxあるfloat32