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 axes
、 starts
和 ends
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 starts
或 ends
传递负值如
,则表示该轴的反向第
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 starts
或 ends
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_MAX
。 axes
、 starts
和 ends
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:
示例1:
给定:
data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
axes=[0,1]
starts=[1,0]
ends=[2,3]
strides=[1,1]
则:
result=[[5,6,7],]
示例2:
给定:
data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
axes=[0,1]
starts=[1,3]
ends=[2,0]
strides=[1,-1]
则:
result=[[8,7,6],]
示例3:
给定:
data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
axes=[0,1]
starts=[0,1]
ends=[-1,1000] # 此处-1表示第0维的反向第0个位置,索引值是1。
strides =[1,3]
则:
result=[[2],]
参数
- input (Variable)- 多维
Tensor
或LoDTensor
,数据类型为float32
,float64
,int32
,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Tensor
或LoDTensor
。如果starts
的类型是Variable
,则是1-DTensor
或LoDTensor
。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Tensor
或LoDTensor
。如果ends
的类型是Variable
,则是1-DTensor
或LoDTensor
。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Tensor
或LoDTensor
。如果strides
的类型是Variable
,则是1-DTensor
或LoDTensor
。表示在各个轴上切片的步长。
返回
多维 Tensor
或 LoDTensor
,数据类型与 input
相同。
返回类型
Variable。
抛出异常
TypeError
:starts
的类型应该是 list、tuple 或 Variable。TypeError
:ends
的类型应该是 list、tuple 或 Variable。TypeError
:strides
的类型应该是 list、tuple 或 Variable。
代码示例
import paddle.fluid as fluid
input = fluid.layers.data(
name="input", shape=[3, 4, 5, 6], dtype='float32', append_batch_size=False)
# example 1:
# attr starts is a list which doesn't contain tensor Variable.
axes = [1, 2, 3]
starts = [-3, 0, 2]
ends = [3, 2, 4]
strides_1 = [1, 1, 1]
strides_2 = [1, 1, 2]
sliced_1 = fluid.layers.strided_slice(input, axes=axes, starts=starts, ends=ends, strides=strides_1)
# sliced_1 is input[:, 0:3:1, 0:2:1, 2:4:1].
# example 2:
# attr starts is a list which contain tensor Variable.
minus_3 = fluid.layers.fill_constant([1], "int32", -3)
sliced_2 = fluid.layers.strided_slice(input, axes=axes, starts=[minus_3, 0, 2], ends=ends, strides=strides_2)
# sliced_2 is input[:, 0:3:1, 0:2:1, 2:4:2].