create_random_int_lodtensor

注意:该API仅支持【静态图】模式

  • paddle.fluid.create_random_int_lodtensor(recursive_seq_lens, base_shape, place, low, high)[源代码]

创建一个包含随机整数的LoDTensor。

具体实现方法如下:

  • 基于序列长度 recursive_seq_lensbase_shape 产生返回值的维度。返回值的第一维等于序列总长度,其余维度为 base_shape
  • 创建一个包含随机整数的numpy数组,并作为 data 参数传入 create_lod_tensor 接口中创建LoDTensor返回。

假设我们想创建一个LoDTensor表示序列信息,共包含2个序列,维度分别为[2, 30]和[3, 30],那么序列长度 recursive_seq_lens 传入[[2, 3]],base_shape 传入[30](即除了序列长度以外的维度)。 最后返回的LoDTensor的维度为[5, 30],其中第一维5为序列总长度,其余维度为 base_shape

  • 参数:
    • recursive_seq_lens (list[list[int]]) - 基于序列长度的LoD信息。
    • base_shape (list[int]) - 除第一维以外输出结果的维度信息。
    • place (CPUPlace|CUDAPlace) - 表示返回的LoDTensor存储在CPU或GPU place中。
    • low (int) - 随机整数的下限值。
    • high (int) - 随机整数的上限值,必须大于或等于low。

返回: 包含随机整数数据信息和序列长度信息的LoDTensor,数值范围在[low, high]之间。

返回类型: LoDTensor

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2.  
  3. t = fluid.create_random_int_lodtensor(recursive_seq_lens=[[2, 3]],base_shape=[30], place=fluid.CPUPlace(), low=0, high=10)
  4. print(t.shape()) # [5, 30]