put_along_axis

paddle. put_along_axis ( arr, indices, values, axis, reduce='assign', include_self=True, broadcast=True ) [源代码]

基于输入 index 矩阵，将输入 value 沿着指定 axis 放置入 arr 矩阵。索引矩阵和 value 必须和 arr 矩阵有相同的维度，需要能够 broadcast 与 arr 矩阵对齐。

参数

  • arr (Tensor) - 输入的 Tensor 作为目标矩阵，数据类型为：float32、float64。

  • indices (Tensor) - 索引矩阵，包含沿轴提取 1d 切片的下标，必须和 arr 矩阵有相同的维度，需要能够 broadcast 与 arr 矩阵对齐，数据类型为：int、int64。

  • value （float）- 需要插入的值，形状和维度需要能够被 broadcast 与 indices 矩阵匹配，数据类型为：float32、float64。

  • axis (int) - 指定沿着哪个维度获取对应的值，数据类型为：int。

  • reduce (str，可选) - 归约操作类型，默认为 assign，可选为 add、 multiple、 mean、 amin、 amax。不同的规约操作插入值 value 对于输入矩阵 arr 会有不同的行为，如为 assgin 则覆盖输入矩阵， add 则累加至输入矩阵， mean 则计算累计平均值至输入矩阵， multiple 则累乘至输入矩阵， amin 则计算累计最小值至输入矩阵， amax 则计算累计最大值至输入矩阵。

  • include_self (bool，可选) - 规约时是否包含 arr 的元素，默认为 True。

  • broadcast (bool，可选) - 是否广播 index 矩阵，默认为 True。

返回

输出 Tensor，indeces 矩阵选定的下标会被插入 value，与 arr 数据类型相同。

代码示例

>>> import paddle

>>> x = paddle.to_tensor([[10, 30, 20], [60, 40, 50]])
>>> index = paddle.to_tensor([[0]])
>>> value = 99
>>> axis = 0
>>> result = paddle.put_along_axis(x, index, value, axis)
>>> print(result)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[99, 99, 99],
 [60, 40, 50]])

>>> index = paddle.zeros((2,2)).astype("int32")
>>> value=paddle.to_tensor([[1,2],[3,4]]).astype(x.dtype)
>>> result = paddle.put_along_axis(x, index, value, 0, "add", True, False)
>>> print(result)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[14, 36, 20],
 [60, 40, 50]])

>>> result = paddle.put_along_axis(x, index, value, 0, "mul", True, False)
>>> print(result)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[30 , 240, 20 ],
 [60 , 40 , 50 ]])

>>> result = paddle.put_along_axis(x, index, value, 0, "mean", True, False)
>>> print(result)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[4 , 12, 20],
 [60, 40, 50]])

>>> result = paddle.put_along_axis(x, index, value, 0, "amin", True, False)
>>> print(result)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[1 , 2 , 20],
 [60, 40, 50]])

>>> result = paddle.put_along_axis(x, index, value, 0, "amax", True, False)
>>> print(result)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[10, 30, 20],
 [60, 40, 50]])

>>> result = paddle.put_along_axis(x, index, value, 0, "add", False, False)
>>> print(result)
Tensor(shape=[2, 3], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[4 , 6 , 20],
 [60, 40, 50]])