shard_index
paddle.fluid.layers.
shard_index
(input, index_num, nshards, shard_id, ignore_value=-1)[源代码]
该函数对输入的索引根据分片(shard)的偏移量重新计算。 索引长度被均分为N个分片,如果输入索引所在的分片跟分片ID对应,则该索引以分片的偏移量为界重新计算,否则更新为默认值(ignore_value)。具体计算为:
- 每个分片的长度为
- shard_size = (index_num + nshards - 1) // nshards
- 如果 shard_id == input // shard_size
- 则 output = input % shard_size
- 否则 output = ignore_value
注意:若索引长度不能被分片数整除,则最后一个分片长度不足shard_size。
示例:
- 输入:
- input.shape = [4, 1]
- input.data = [[1], [6], [12], [19]]
- index_num = 20
- nshards = 2
- ignore_value=-1
- 如果 shard_id == 0, 输出:
- output.shape = [4, 1]
- output.data = [[1], [6], [-1], [-1]]
- 如果 shard_id == 1, 输出:
- output.shape = [4, 1]
- output.data = [[-1], [-1], [2], [9]]
- 参数:
- input (Variable)- 输入的索引
- index_num (scalar) - 索引长度
- nshards (scalar) - 分片数量
- shard_id (scalar) - 当前分片ID
- ignore_value (scalar) - 超出分片索引范围的默认值
返回:更新后的索引值
返回类型:Variable
代码示例:
- import paddle.fluid as fluid
- label = fluid.layers.data(name="label", shape=[1], dtype="int64")
- shard_label = fluid.layers.shard_index(input=label,
- index_num=20,
- nshards=2,
- shard_id=0)