sequence_softmax
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API属性:声明式编程(静态图)专用API
paddle.fluid.layers.sequence_softmax
( input, use_cudnn=False, name=None ) [源代码]
注解
该OP的输入只能是LoDTensor,如果要处理的输入是Tensor类型,请使用 softmax
该OP根据LoD信息将输入的第0维度进行划分,在划分的每一个区间内部进行运算。
对第i个区间内的元素的计算公式如下:
输入Tensor的维度可为
或者
,推荐使用
。
例如,对有6个样本的batch,每个样本的长度为3,2,4,1,2,3,其lod信息为[[0, 3, 5, 9, 10, 12, 15]],根据lod信息将第0维度划分为6份,在
中进行softmax运算。
示例:
给定:
input.data = [0.7, 1, 0.6,
1.5, 1.1,
1.2, 0.2, 0.6, 1.9,
3.1,
2.5, 0.8,
0.1, 2.4, 1.3]
input.lod = [[0, 3, 5, 9, 10, 12, 15]]
则:
output.data = [0.30724832, 0.41474187, 0.2780098,
0.59868765, 0.40131235,
0.2544242, 0.09359743, 0.13963096, 0.5123474,
1.,
0.84553474, 0.15446526,
0.06995796, 0.69777346, 0.23226859]
output.lod = [[0, 3, 5, 9, 10, 12, 15]]
参数
input (Variable) - 维度为
或者
的LoDTensor,推荐使用
。支持的数据类型:float32,float64。
- use_cudnn (bool,可选) - 是否用cudnn核,仅当安装cudnn版本的paddle库且使用gpu训练或推理的时候生效。支持的数据类型:bool型。默认值为False。
- name (str,可选) – 具体用法请参见 Name ,一般无需设置,默认值为None。
返回
根据区间计算softmax之后的LoDTensor,其维度与input的维度一致,数据类型与input的数据类型一致。
返回类型
Variable
代码示例
import paddle.fluid as fluid
x = fluid.data(name='x', shape=[7, 1],
dtype='float32', lod_level=1)
x_sequence_softmax = fluid.layers.sequence_softmax(input=x)
y = fluid.data(name='y', shape=[7],
dtype='float32', lod_level=1)
y_sequence_softmax = fluid.layers.sequence_softmax(input=y)