data

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API属性：声明式编程(静态图)专用API

paddle.fluid.layers.data ( name, shape, append_batch_size=True, dtype=’float32’, lod_level=0, type=VarType.LOD_TENSOR, stop_gradient=True ) [源代码]

该OP会在全局block中创建变量（Variable），该全局变量可被计算图中的算子（operator）访问。

注意：

不推荐使用 paddle.fluid.layers.data ，因其在之后的版本中会被删除。请使用 paddle.fluid.data 。

paddle.fluid.layers.data 在组网期间会设置创建的变量维度（shape）和数据类型（dtype），但不会检查输入数据的维度和数据类型是否符合要求。 paddle.fluid.data 会在运行过程中由Executor/ParallelExecutor检查输入数据的维度。

如果想输入变长输入，用户可以直接输入这个 paddle.fluid.layers.data 且PaddlePaddle会按具体输入的形状运行。或者也可以使用 paddle.fluid.data 时将变长维度设为-1。

本API创建的变量默认 stop_gradient 属性为true，这意味这反向梯度不会被传递过这个数据变量。如果用户想传递反向梯度，可以设置 var.stop_gradient = False 。

参数

  • name (str)- 被创建的变量的名字，具体用法请参见 Name 。

  • shape (list)- 声明维度信息的list。如果 append_batch_size 为True且内部没有维度值为-1，则应将其视为每个样本的形状。 否则，应将其视为batch数据的形状。

  • append_batch_size (bool)-

    1.如果为True，则在维度（shape）的开头插入-1。 例如，如果shape=[1],则输出shape为[-1,1]。可用于设置运行期间不同batch大小。

    2.如果维度（shape）包含-1，比如shape=[-1,1]。 append_batch_size会强制变为为False（表示无效），因为PaddlePaddle不能在shape上设置一个以上的未知数。

  • dtype (np.dtype|VarType|str)- 数据类型，支持bool，float16，float32，float64，int8，int16，int32，int64，uint8。

  • type (VarType)- 输出类型，支持VarType.LOD_TENSOR，VarType.SELECTED_ROWS，VarType.NCCL_ID。默认为VarType.LOD_TENSOR。

  • lod_level (int)- LoD层。0表示输入数据不是一个序列。默认值为0。

  • stop_gradient (bool)- 提示是否应该停止计算梯度，默认值为True。

返回

全局变量，可进行数据访问

返回类型

Variable

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data = fluid.layers.data(name='x', shape=[784], dtype='float32')