sequence_reshape
paddle.fluid.layers.
sequence_reshape
(input, new_dim)[源代码]
注意:该OP的输入只能是LoDTensor,如果您需要处理的输入是Tensor类型,请使用reshape函数(fluid.layers. reshape )。
该OP仅支持LoDTensor ,在指定 new_dim
参数下,通过序列原始长度、和原始shape计算出新的shape,以输出包含新维度(new_dim)下的LoDTensor。目前仅支持1-level LoDTensor,请确保(原长度*原维数)可以除以新的维数,且每个序列没有余数。
- input是一个LoDTensor:
- input.lod = [[0, 2, 6]]
- input.data = [[1, 2], [3, 4],
- [5, 6], [7, 8],
- [9, 10], [11, 12]]
- input.shape = [6, 2]
- 设置 new_dim = 4
- 输出为LoDTensor:
- out.lod = [[0, 1, 3]]
- out.data = [[1, 2, 3, 4],
- [5, 6, 7, 8],
- [9, 10, 11, 12]]
- out.shape = [3, 4]
- 参数:
- input (Variable) - 维度为 的二维LoDTensor,且仅支持lod_level为1。数据类型为int32,int64,float32或float64。
- new_dim (int)- 指定reshape后的新维度,即对输入LoDTensor重新reshape后的新维度。
返回:根据新维度重新reshape后的LoDTensor,数据类型和输入一致。
返回类型:Variable
代码示例:
- import paddle.fluid as fluid
- x = fluid.layers.data(name='x', shape=[2, 6], append_batch_size=False, dtype='float32', lod_level=1)
- x_reshaped = fluid.layers.sequence_reshape(input=x, new_dim=4)