array_read

paddle.fluid.layers.array_read(array, i)[源代码]

该OP用于读取输入数组 LoDTensorArray 中指定位置的数据, array 为输入的数组, i 为指定的读取位置。常与 array_write OP配合使用进行LoDTensorArray的读写。

例1:

输入:
    包含4个Tensor的LoDTensorArray,前3个shape为[1],最后一个shape为[1,2]:
        input = ([0.6], [0.1], [0.3], [0.4, 0.2])
    并且:
        i = [3]

输出:
    output = [0.4, 0.2]
参数:
  • array (Variable) - 输入的数组LoDTensorArray
  • i (Variable) - shape为[1]的1-D Tensor,表示从 array 中读取数据的位置,数据类型为int64

返回:从 array 中指定位置读取的LoDTensor或Tensor

返回类型:Variable

代码示例

#先创建一个LoDTensorArray,再在指定位置写入Tensor,然后从该位置读取Tensor
import paddle.fluid as fluid
arr = fluid.layers.create_array(dtype='float32')
tmp = fluid.layers.fill_constant(shape=[3, 2], dtype='int64', value=5)
i = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype='int64', value=10)
#tmp是shape为[3,2]的Tensor,将其写入空数组arr的下标10的位置,则arr的长度变为11
arr = fluid.layers.array_write(tmp, i, array=arr)
#读取arr的下标10的位置的数据
item = fluid.layers.array_read(arr, i)

#可以通过executor打印出该数据
input = fluid.layers.Print(item, message="The LoDTensor of the i-th position:")
main_program = fluid.default_main_program()
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(main_program)

输出结果

1569588169  The LoDTensor of the i-th position:     The place is:CPUPlace
Tensor[array_read_0.tmp_0]
        shape: [3,2,]
        dtype: l
        data: 5,5,5,5,5,5,

#输出了shape为[3,2]的Tensor
#dtype为对应C++数据类型,在不同环境下可能显示值不同,但本质一致
#例如:如果Tensor中数据类型是int64,则对应的C++数据类型为int64_t,所以dtype值为typeid(int64_t).name(),
#      其在MacOS下为'x',linux下为'l',Windows下为'__int64',都表示64位整型变量