torch.clamp 是 PyTorch 中的一个函数，用于对张量进行截断（clamp）操作。具体而言，torch.clamp 的作用是将输入张量的元素限制在指定的范围内。
torch.clamp(input, min, max, out=None) -> Tensor
input: 输入的张量。min: 最小值。所有小于最小值的元素都会被设为最小值。max: 最大值。所有大于最大值的元素都会被设为最大值。out: 输出张量。
举个简单的例子：
import torch# 创建一个示例张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])# 将张量的元素限制在2到4之间
clamped_x = torch.clamp(x, 2, 4)print(clamped_x)
输出：
tensor([2., 2., 3., 4., 4.])
在上述例子中，torch.clamp 将张量 x 的元素限制在2到4之间，小于2的元素变为2，大于4的元素变为4。
在提供的函数 log_rmse 中，torch.clamp(net(features), 1, float('inf')) 就是将神经网络的预测值限制在1到正无穷之间，这样可以避免取对数时出现负无穷值。
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