Clamp
产品支持情况
- Ascend 950PR/Ascend 950DT:支持
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品:不支持
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品:不支持
- Atlas 200I/500 A2 推理产品:不支持
- Atlas 推理系列产品AI Core:不支持
- Atlas 推理系列产品Vector Core:不支持
- Atlas 训练系列产品:不支持
功能说明
将输入中除nan值以外大于max的数替换为max,小于min的数替换为min,小于等于max和大于等于min的数保持不变,作为输出。当min大于max时,将除nan值外所有值替换为max。min和max可以为标量或LocalTensor。


函数原型
Text
template <const ClampConfig& config = DEFAULT_CLAMP_CONFIG, typename T, typename U, typename S>
__aicore__ inline void Clamp(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, const U& min, const S& max, const uint32_t count)
参数说明
表1 模板参数说明
| 参数名 | 描述 |
|---|---|
| config | Clamp算法的相关配置。此参数可选配,ClampConfig类型,具体定义如下方代码所示,其中参数的含义为: isReuseSource:该参数预留,传入默认值false即可。 |
| T | 操作数的数据类型。支持的数据类型为:int8_t、uint8_t、int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float、int64_t、uint64_t。 |
| U | LocalTensor类型或标量类型。根据输入参数min自动推导类型,开发者无需配置该参数,保证min满足数据类型的约束即可。 支持的数据类型为:int8_t、uint8_t、int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float、int64_t、uint64_t。 |
| S | LocalTensor类型或标量类型。根据输入参数max自动推导类型,开发者无需配置该参数,保证max满足数据类型的约束即可。 支持的数据类型为:int8_t、uint8_t、int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float、int64_t、uint64_t。 |
Text
struct ClampConfig {
bool isReuseSource;
};
表2 接口参数说明
| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
|---|---|---|
| dst | 输出 | 目的操作数。 类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 |
| src | 输入 | 源操作数。 类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 源操作数的数据类型与目的操作数保持一致。 |
| min | 输入 | 数据下限。类型为标量或LocalTensor,类型为LocalTensor时,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 数据类型与目的操作数保持一致。 |
| max | 输入 | 数据上限。类型为标量或LocalTensor,类型为LocalTensor时,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 数据类型与目的操作数保持一致。 |
| count | 输入 | 参与计算的元素个数。 |
返回值说明
无
约束说明
- 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
- 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
调用示例
更多示例请参考Clamp算子样例。
Text
AscendC::LocalTensor<half> dst, src;
uint32_t count = 512;
half min = 30;
half max = 60;
AscendC::Clamp(dst, src, min, max, count);
结果示例如下:
Text
输入数据(src):
[13, 78, 35, 95, 83, 2, 2, 95, 51, 73, 98, 3, 55, 32, 61, 2, 40, 26, 95, ... 63]
输入数据(min):
[30]
输入数据(max):
[60]
输出数据(dst):
[30, 60, 35, 60, 60, 30, 30, 60, 51, 60, 60, 30, 55, 32, 60, 30, 40, 30, 60, ... 60]