index_fill

paddle. index_fill ( x, index, axis, value, name=None ) [源代码]

依据指定的轴/维度和索引将指定位置的张量填充为指定值。

本 API 支持两种调用方式：

  1. Paddle 风格： paddle.index_fill(x, index, axis, value, name=None) 使用 Paddle 风格的参数顺序和命名。

  2. PyTorch 风格： paddle.index_fill(input, dim, index, value) 使用 PyTorch 风格的参数顺序和命名。

图解说明：

一个形状为 [3, 3] 的二维张量，通过 index_fill 操作，当 axis = 0，索引张量 index 为 [0, 2]，填充值 value = -1 时，将第一行和第三行的所有元素填充为 -1，从而得到形状仍为 [3, 3] 但元素部分改变的新张量。

../../_images/index_fill.png

参数

  • x (Tensor) – 输入张量。 x 的数据类型可以是 float16、 float32、 float64、 int32、 int64。

  • index (Tensor) – 包含索引下标的 1-D Tensor。数据类型可以是 int32、 int64。

  • axis (int) – 索引轴。数据类型为 int。

  • value (float) – 用于填充目标张量的值。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 api_guide_Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

Tensor，返回一个数据类型同输入的 Tensor。

代码示例

>>> import paddle
>>> input_tensor = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype='int64')
>>> index = paddle.to_tensor([0, 2], dtype="int32")
>>> value = -1
>>> res = paddle.index_fill(input_tensor, index, 0, value)
>>> print(input_tensor)
Tensor(shape=[3, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[1, 2, 3],
 [4, 5, 6],
 [7, 8, 9]])
>>> print(res)
Tensor(shape=[3, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[-1, -1, -1],
 [ 4,  5,  6],
 [-1, -1, -1]])