paddle.static. data ( name, shape, dtype=None, lod_level=0 ) [源代码]

会在全局 block 中创建变量(Tensor),该全局变量可被计算图中的算子(operator)访问。该变量可作为占位符用于数据输入。例如用执行器(Executor)feed 数据进该变量,当 dtype 为 None 时,dtype 将通过 padle.get_default_dtype() 获取全局类型。


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

  • shape (list|tuple)- 声明维度信息的 list 或 tuple。可以在某个维度上设置 None 或-1,以指示该维度可以是任何大小。例如,将可变 batchsize 设置为 None 或-1。

  • dtype (np.dtype|str,可选)- 数据类型,支持 bool,float16,float32,float64,int8,int16,int32,int64,uint8。默认值为 None。当 dtype 为 None 时,dtype 将通过 padle.get_default_dtype() 获取全局类型。

  • lod_level (int,可选)- LoDTensor 变量的 LoD level 数,LoD level 是 PaddlePaddle 的高级特性,一般任务中不会需要更改此默认值,关于 LoD level 的详细适用场景和用法请见 cn_user_guide_lod_tensor。默认值为 0。




import numpy as np
import paddle

# Creates a variable with fixed size [3, 2, 1]
# User can only feed data of the same shape to x
# the dtype is not set, so it will set "float32" by
# paddle.get_default_dtype(). You can use paddle.get_default_dtype() to
# change the global dtype
x ='x', shape=[3, 2, 1])

# Creates a variable with changeable batch size -1.
# Users can feed data of any batch size into y,
# but size of each data sample has to be [2, 1]
y ='y', shape=[-1, 2, 1], dtype='float32')

z = x + y

# In this example, we will feed x and y with np-ndarray "1"
# and fetch z, like implementing "1 + 1 = 2" in PaddlePaddle
feed_data = np.ones(shape=[3, 2, 1], dtype=np.float32)

exe = paddle.static.Executor(paddle.framework.CPUPlace())
out =,
                  'x': feed_data,
                  'y': feed_data

# np-ndarray of shape=[3, 2, 1], dtype=float32, whose elements are 2