pytorch笔记：torch.meshgrid()、torch.clamp()、tensor.clamp()理解
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引言
最近在看mmdetection源码，遇到了torch.meshgrid()、torch.clamp()这两个函数，觉得这两个函数用处很大，所以来记录一下。
torch.meshgrid()
x1 ,y1 = torch.meshgrid(x,y)
参数是两个，第一个参数我们假设是x，第二个参数假设就是y 输出的是两个tensor，size就是x.size * y.size（行数是x的个数，列数是y的个数） 具体输出看下面 注意：两个参数的数据类型要相同，要么都是float，要么都是int，否则会报错。
torch.clamp()
torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor
将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max][min,max]，并返回结果到一个新张量。
操作定义如下：
| min, if x_i < miny_i = | x_i, if min <= x_i <= max | max, if x_i > max
参数：
- input (Tensor) – 输入张量
- min (Number) – 限制范围下限
- max (Number) – 限制范围上限
- out (Tensor, optional) – 输出张量
示例：
tensor.clamp()
tensor.clamp(min, max, out=None) → Tensor
跟上面是一样的作用，tensor就是input
参数：- min (Number) – 限制范围下限
- max (Number) – 限制范围上限
- out (Tensor, optional) – 输出张量
示例：
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