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torch.clamp(input, min, max, out=None)

将输入input张量每个元素的范围限制到区间 [min,max]，返回结果到一个新张量。

1. input (Tensor) – 输入张量
2. min (Number) – 限制范围下限
3. max (Number) – 限制范围上限
4. out (Tensor, optional) – 输出张量

栗子：

boxes_nms=torch.randint(-100,1000,(3,4))
print(boxes_nms)

接下来对tensor按列操作：

boxes_nms[:, 0] = torch.clamp(boxes_nms[:, 0], min=0)
boxes_nms[:, 1] = torch.clamp(boxes_nms[:, 1], min=0)
boxes_nms[:, 2] = torch.clamp(boxes_nms[:, 2], max=448)
boxes_nms[:, 3] = torch.clamp(boxes_nms[:, 3], max=448)
print(boxes_nms)

意思就是按列对原tensor进行操作，限定了每列中元素的大小范围，若是小于0，则替换为0.若是大于448，则替换为448.

可看到，一二列中的小于0的元素被替换为了0.三四列中大于448的元素被替换为了448！
Python确实在数据分析方面很强大！！！