strided_slice

  • paddle.fluid.layers.strided_slice(input, axes, starts, ends, strides)[源代码]

strided_slice算子。

该OP沿多个轴生成 input 的切片,与numpy类似: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html。该OP使用 axesstartsends 属性来指定轴列表中每个轴的起点和终点位置,并使用此信息来对 input 切片。如果向 startsends 传递负值如

strided_slice - 图1 ,则表示该轴的反向第 strided_slice - 图2 个位置(这里以0为初始位置), strides 表示切片的步长, strides 如果为负数,则按照反方向进行切片。如果传递给 startsends 的值大于n(维度中的元素数目),则表示n。当切片一个未知数量的维度时,建议传入 INT_MAXaxesstartsends 以及 strides 四个参数的元素数目必须相等。以下示例将解释切片如何工作:

  1. 示例1
  2. 给定:
  3. data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
  4. axes=[0,1]
  5. starts=[1,0]
  6. ends=[2,3]
  7. strides=[1,1]
  8.  
  9. 则:
  10. result=[[5,6,7],]
  11. 示例2
  12. 给定:
  13. data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
  14. axes=[0,1]
  15. starts=[1,3]
  16. ends=[2,0]
  17. strides=[1,-1]
  18.  
  19. 则:
  20. result=[[8,7,6],]
  21.  
  22.  
  23. 示例3
  24. 给定:
  25. data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
  26. axes=[0,1]
  27. starts=[-1,1000]
  28. ends=[-1,1000] # 此处-1表示第0维的反向第0个位置,索引值是1。
  29. strides =[1,3]
  30. 则:
  31. result=[[2],]

参数:

  • input (Variable)- 多维 TensorLoDTensor,数据类型为 float32float64int32,或 int64
  • axes (list|tuple)- 数据类型是 int32。表示进行切片的轴。
  • starts (list|tuple|Variable)- 数据类型是 int32。如果 starts 的类型是 list 或 tuple,它的元素可以是整数或者形状为[1]的 TensorLoDTensor。如果 starts 的类型是 Variable,则是1-D TensorLoDTensor。表示在各个轴上切片的起始索引值。
  • ends (list|tuple|Variable)- 数据类型是 int32。如果 ends 的类型是 list 或 tuple,它的元素可以是整数或者形状为[1]的 TensorLoDTensor。如果 ends 的类型是 Variable,则是1-D TensorLoDTensor。表示在各个轴上切片的结束索引值。
  • strides (list|tuple|Variable)- 数据类型是 int32。如果 strides 的类型是 list 或 tuple,它的元素可以是整数或者形状为[1]的 TensorLoDTensor。如果 strides 的类型是 Variable,则是1-D TensorLoDTensor。表示在各个轴上切片的步长。

返回:多维 TensorLoDTensor,数据类型与 input 相同。

返回类型:Variable。

  • 抛出异常:
    • TypeErrorstarts 的类型应该是 list、tuple 或 Variable。
    • TypeErrorends 的类型应该是 list、tuple 或 Variable。
    • TypeErrorstrides 的类型应该是 list、tuple 或 Variable。

代码示例:

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. input = fluid.layers.data(
  3. name="input", shape=[3, 4, 5, 6], dtype='float32', append_batch_size=False)
  4. # example 1:
  5. # attr starts is a list which doesn't contain tensor Variable.
  6. axes = [1, 2, 3]
  7. starts = [-3, 0, 2]
  8. ends = [3, 2, 4]
  9. strides_1 = [1, 1, 1]
  10. strides_2 = [1, 1, 2]
  11. sliced_1 = fluid.layers.strided_slice(input, axes=axes, starts=starts, ends=ends, strides=strides_1)
  12. # sliced_1 is input[:, 0:3:1, 0:2:1, 2:4:1].
  13. # example 2:
  14. # attr starts is a list which contain tensor Variable.
  15. minus_3 = fluid.layers.fill_constant([1], "int32", -3)
  16. sliced_2 = fluid.layers.strided_slice(input, axes=axes, starts=[minus_3, 0, 2], ends=ends, strides=strides_2)
  17. # sliced_2 is input[:, 0:3:1, 0:2:1, 2:4:2].