sequence_unpad¶

paddle.static.nn. sequence_unpad ( x, length, name=None ) [源代码] ¶

注解

该 API 的输入为 Tensor，输出为带有 LoD 信息的 Tensor。用于移除填充元素，与之对应，还存在进行数据填充的 API sequence_pad。

根据 length 的信息，将 input 中 padding（填充）元素移除，并且返回一个带有 LoD 信息的 Tensor。

         示例：

给定输入变量 ``x`` :
    x.data = [[ 1.0,  2.0,  3.0,  4.0,  5.0],
              [ 6.0,  7.0,  8.0,  9.0, 10.0],
              [11.0, 12.0, 13.0, 14.0, 15.0]],

其中包含 3 个被填充到长度为 5 的序列，实际长度由输入变量 ``length`` 指明，其中，x 的维度为[3,4]，length 维度为[3]，length 的第 0 维与 x 的第 0 维一致：

    length.data = [2, 3, 4],

则去填充（unpad）后的输出变量为：

    out.data = [[1.0, 2.0, 6.0, 7.0, 8.0, 11.0, 12.0, 13.0, 14.0]]
    out.lod = [[0, 2, 5, 9]]

参数¶

x (Tensor) – 包含填充元素的 Tensor，其维度大小不能小于 2，支持的数据类型：float32, float64,int32, int64。

length (Tensor) – 存储每个样本实际长度信息的 1D Tesnor，该 Tensor 维度的第 0 维必须与 x 维度的第 0 维一致。支持的数据类型：int64。

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

返回¶

将输入的填充元素移除，并返回一个带有 LoD 信息的 Tensor，其递归序列长度与 length 参数的信息一致，其数据类型和输入一致。

代码示例¶

          >>> import paddle
>>> paddle.enable_static()
>>> import paddle.base as base
>>> import numpy

>>> # pad data
>>> x = paddle.static.data(name='x', shape=[10, 5], dtype='float32', lod_level=1)
>>> pad_value = paddle.assign(numpy.array([0.0], dtype=numpy.float32))
>>> pad_data, len = paddle.static.nn.sequence_pad(x=x, pad_value=pad_value)

>>> # unpad data
>>> unpad_data = paddle.static.nn.sequence_unpad(x=pad_data, length=len)

         