tf.clip_by_value(p, min, max))   运用的是交叉熵而不是二次代价函数。

功能:可以将一个张量中的数值限制在(min,max)内。(可以避免一些运算错误:可以保证在进行log运算时,不会出现log0这样的错误或者大于1的概率)

参数:

p:input数据 
当p小于min时,输出min;
当p大于min小于max时,输出原值;
当p大于max时,输出max;

代码:

import tensorflow as tf
v = tf.constant([[1.0, 2.0, 4.0],[4.0, 5.0, 6.0]])
result = tf.clip_by_value(v, 2.5, 4.5)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(result))

结果:

[[2.5 2.5 4. ]
[4. 4.5 4.5]]

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