sequence_softmax

注意：该API仅支持【静态图】模式

  • paddle.fluid.layers.sequence_softmax(input, use_cudnn=False, name=None)[源代码]

注解

该OP的输入只能是LoDTensor，如果要处理的输入是Tensor类型，请使用 softmax

该OP根据LoD信息将输入的第0维度进行划分，在划分的每一个区间内部进行运算。

对第i个区间内的元素的计算公式如下：

sequence_softmax - 图1

输入Tensor的维度可为

sequence_softmax - 图2 或者 sequence_softmax - 图3 ，推荐使用 sequence_softmax - 图4 。

例如，对有6个样本的batch，每个样本的长度为3，2，4，1，2，3，其lod信息为[[0, 3, 5, 9, 10, 12, 15]]，根据lod信息将第0维度划分为6份，在

sequence_softmax - 图5 中进行softmax运算。

  1. 示例：
  2.  
  3.         给定：
  4.               input.data = [0.7, 1, 0.6,
  5.                             1.5, 1.1,
  6.                             1.2, 0.2, 0.6, 1.9,
  7.                             3.1,
  8.                             2.5, 0.8,
  9.                             0.1, 2.4, 1.3]
  10.               input.lod = [[0, 3, 5, 9, 10, 12, 15]]
  11.          则：
  12.               output.data = [0.30724832, 0.41474187, 0.2780098,
  13.                              0.59868765, 0.40131235,
  14.                              0.2544242, 0.09359743, 0.13963096, 0.5123474,
  15.                              1.,
  16.                              0.84553474, 0.15446526,
  17.                              0.06995796, 0.69777346, 0.23226859]
  18.               output.lod = [[0, 3, 5, 9, 10, 12, 15]]
  • 参数：
    • input (Variable) - 维度为 sequence_softmax - 图6 或者 sequence_softmax - 图7 的LoDTensor，推荐使用 sequence_softmax - 图8 。支持的数据类型：float32，float64。
    • use_cudnn (bool，可选) - 是否用cudnn核，仅当安装cudnn版本的paddle库且使用gpu训练或推理的时候生效。支持的数据类型：bool型。默认值为False。
    • name (str，可选) – 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。

返回：根据区间计算softmax之后的LoDTensor，其维度与input的维度一致，数据类型与input的数据类型一致。

返回类型：Variable

代码示例：

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. x = fluid.data(name='x', shape=[7, 1],
  3.              dtype='float32', lod_level=1)
  4. x_sequence_softmax = fluid.layers.sequence_softmax(input=x)
  5.  
  6. y = fluid.data(name='y', shape=[7],
  7.              dtype='float32', lod_level=1)
  8. y_sequence_softmax = fluid.layers.sequence_softmax(input=y)