lod_reset

paddle.fluid.layers. lod_reset ( x, y=None, target_lod=None ) [源代码]

根据给定的参数 y 或 target_lod ，重设输入 x (LoDTensor) 的 LoD 信息。

参数：

  • x (Variable) : 输入变量，类型为 Tensor 或者 LoDTensor。

  • y (Variable|None) : 当 y 非空时，输出 LoDTensor 的 LoD 信息将与 y 的 LoD 一致。

  • target_lod (list|tuple|None) : 一级 LoD，当 y 为空时，输出 LoDTensor 的 LoD 信息将与 target_lod 一致。

返回:

  • Variable (LoDTensor)，重设了 LoD 信息的 LoDTensor。

返回类型：

  • Variable (LoDTensor)。

抛出异常：

  • TypeError : 当 y 和 target_lod 二者均为空时抛出此异常。
  1. * 例 1:
  3. x: 包含一级 LoD 信息的 LoDTensor
  4.     x.lod =  [[ 2,           3,                   1 ]]
  5.     x.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  6.     x.dims = [6, 1]
  8. y: None
  10. target_lod: [4, 2]
  12. Output: 包含一级 LoD 信息的 LoDTensor
  13.     out.lod =  [[4,                          2]]
  14.     out.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  15.     out.dims = [6, 1]
  17. * 例 2:
  19. x: 包含一级 LoD 信息的 LoDTensor
  20.     x.lod =  [[2,            3,                   1]]
  21.     x.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  22.     x.dims = [6, 1]
  24. y: 普通 Tensor，不含 LoD 信息
  25.     y.data = [[2, 4]]
  26.     y.dims = [1, 3]
  28. target_lod: 当 y 不为空时，此参数不起作用
  30. Output: 包含一级 LoD 信息的 LoDTensor
  31.     out.lod =  [[2,            4]]
  32.     out.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  33.     out.dims = [6, 1]
  35. * 例 3:
  37. x: 包含一级 LoD 信息的 LoDTensor
  38.     x.lod =  [[2,            3,                   1]]
  39.     x.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  40.     x.dims = [6, 1]
  42. y: 包含二级 LoD 信息的 LoDTensor
  43.     y.lod =  [[2, 2], [2, 2, 1, 1]]
  44.     y.data = [[1.1], [2.1], [3.1], [4.1], [5.1], [6.1]]
  45.     y.dims = [6, 1]
  47. target_lod: 当 y 不为空时，此参数不起作用
  49. Output: 包含二级 LoD 信息的 LoDTensor
  50.     out.lod =  [[2, 2], [2, 2, 1, 1]]
  51.     out.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  52.     out.dims = [6, 1]

代码示例：

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import numpy
  4. # Graph Organizing
  5. x = fluid.layers.data(name='x', shape=[6])
  6. y = fluid.layers.data(name='y', shape=[6], lod_level=2)
  7. output = fluid.layers.lod_reset(x=x, y=y)
  9. # Create an executor using CPU as an example
  10. place = fluid.CPUPlace()
  11. exe = fluid.Executor(place)
  12. exe.run(fluid.default_startup_program())
  14. # Execute
  15. x_tensor = fluid.core.LoDTensor()
  16. x_tensor.set(numpy.ones([6]).astype(numpy.float32), place)
  17. y_ndarray = numpy.ones([6]).astype(numpy.float32)
  18. y_lod = [[2, 2], [2, 2, 1, 1]]
  19. y_tensor = fluid.create_lod_tensor(y_ndarray, y_lod, place)
  21. res, = exe.run(fluid.default_main_program(),
  22.                feed={'x':x_tensor, 'y':y_tensor},
  23.                fetch_list=[output],
  24.                return_numpy=False)
  25. print(res)
  26. # Output Value:
  27. # lod: [[0, 2, 4], [0, 2, 4, 5, 6]]
  28. # dim: 6
  29. # layout: NCHW
  30. # dtype: float
  31. # data: [1 1 1 1 1 1]