Theano中的阈值

有没有一种方法可以在Theano张量中设置阈值？例如，如果

v=t.vector（）

，我想创建另一个张量

w

，该张量包含与

v

相同的值，除了超过某个阈值

t

的张量被

t

本身替换：

v = [1, 2, 3, 100, 200, 300]
T = 100
w = [1, 2, 3, 100, 100, 100]

---

更一般地说，有什么标准框架可以创建您自己对张量的操作？

下面是实现这一点的代码。使用剪辑功能

import theano
v = theano.tensor.vector()
f = theano.function([v], theano.tensor.clip(v, 0, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])

如果不需要最小值，可以使用开关：

import theano
v = theano.tensor.vector()
f = theano.function([v], theano.tensor.clip(v, 0, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])
f = theano.function([v], theano.tensor.switch(v<100, v, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])

import theano
v=theano.tensor.vector（）
f=theano.函数（[v]，theano.张量.clip（v，0100））
f（[1,2,31002000]）
#数组（[1,2,3,100,100,100.]））
f=theano.function（[v]，theano.tensor.switch（v以下是实现此功能的代码。请使用clip函数

import theano
v = theano.tensor.vector()
f = theano.function([v], theano.tensor.clip(v, 0, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])

如果不需要最小值，可以使用开关：

import theano
v = theano.tensor.vector()
f = theano.function([v], theano.tensor.clip(v, 0, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])
f = theano.function([v], theano.tensor.switch(v<100, v, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])

import theano
v=theano.tensor.vector（）
f=theano.函数（[v]，theano.张量.clip（v，0100））
f（[1,2,31002000]）
#数组（[1,2,3,100,100,100.]））
f=theano.function（[v]，theano.tensor.switch（v以下是实现此功能的代码。请使用clip函数

import theano
v = theano.tensor.vector()
f = theano.function([v], theano.tensor.clip(v, 0, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])

如果不需要最小值，可以使用开关：

import theano
v = theano.tensor.vector()
f = theano.function([v], theano.tensor.clip(v, 0, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])
f = theano.function([v], theano.tensor.switch(v<100, v, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])

import theano
v=theano.tensor.vector（）
f=theano.函数（[v]，theano.张量.clip（v，0100））
f（[1,2,31002000]）
#数组（[1,2,3,100,100,100.]））
f=theano.function（[v]，theano.tensor.switch（v以下是实现此功能的代码。请使用clip函数

import theano
v = theano.tensor.vector()
f = theano.function([v], theano.tensor.clip(v, 0, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])

如果不需要最小值，可以使用开关：

import theano
v = theano.tensor.vector()
f = theano.function([v], theano.tensor.clip(v, 0, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])
f = theano.function([v], theano.tensor.switch(v<100, v, 100))
f([1, 2, 3, 100, 200, 300])
# array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,  100.])

import theano
v=theano.tensor.vector（）
f=theano.函数（[v]，theano.张量.clip（v，0100））
f（[1,2,31002000]）
#数组（[1,2,3,100,100,100.]））
f=无函数（[v]，无张量开关（v