如下所示：

keras.backend.clip(x, min_value, max_value)

逐元素clip（将超出指定范围的数强制变为边界值）

参数

x: 张量或变量。
min_value: Python 浮点或整数。
max_value: Python 浮点或整数。

返回

一个张量。

import tensorflow as tffrom keras import backenda = tf.constant(2.1) #定义tensor常量b = backend.clip(a, 0, 1)with tf.Session() as sess: print (sess.run(b)) >>>1.0

Keras中可以利用backend中的一些函数来自定义模型的评估标准。

补充知识：keras中merge用法

首先keras的文档中是这样给出的，把若干个层合并成一个层

keras.engine.topology.Merge(layers=None, mode='sum', concat_axis=-1, dot_axes=-1, output_shape=None, node_indices=None, tensor_indices=None, name=None)

layers：该参数为Keras张量的列表，或Keras层对象的列表。该列表的元素数目必须大于1。

mode：合并模式，如果为字符串，则为下列值之一{“sum”，“mul”，“concat”，“ave”，“cos”，“dot”}

其中sum和mul是对待合并层输出做一个简单的求和、乘积运算，因此要求待合并层输出shape要一致。concat是将待合并层输出沿着最后一个维度进行拼接，因此要求待合并层输出只有最后一个维度不同。

下面我要说的主要针对训练时，Merge是一个层对象，在多个sequential组成的网络模型中，如果

x：输入数据。如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array

y：标签，numpy array

否则运行时很可能会提示意思就是你输入的维度与实际不符，好了，说什么都不如写一个代码来的实际：

model_left= Sequential() model_left.add(Dense(50, input_shape=(784,))) model_left.add(Activation('relu')) model_right = Sequential() model_right.add(Dense(50, input_shape=(784,))) model_rightadd(Activation('relu')) model = Sequential() model.add(Merge([model_left,model_right], mode='concat')) model.add(Dense(10)) model.add(Activation('softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit([X_train, X_train], Y_train, batch_size=64, nb_epoch=30, validation_data=([X_test, X_test], Y_test))

以上这篇keras中的backend.clip用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。