reorder_lod_tensor_by_rank

paddle.fluid.layers.reorder_lod_tensor_by_rank(x, rank_table)[源代码]

该OP根据 rank_table 中提供的 LoDRankTable 类型的顺序信息来实现对 X 的重新排列。 接口参数 X 是由多个序列(Sequence)组成的的一个批序列(Batch of Sequences), rank_table 存储着对batch中序列重新排列的 LoDRankTable 类型的顺序信息。

例如:

假设在 rank_table 中存储的序列索引为 \([3,0,2,1]\)X 将会被这样被重新排列: X 中的第四个序列(即索引为3的序列,后面以此类推)会变成排列后的batch中的第一个,紧接着就是原来batch中的第一个元素,第三个元素,和第二个元素。 简言之,若有原batch:\(X = [Seq0, Seq1, Seq2, Seq3]\) 且 RankTable 中的索引为 \([3,0,2,1]\) ,那么输出即为 \(Out = [Seq3, Seq0, Seq2, Seq1]\) ,它携带着新的LoD信息。 如果 X 的LoD信息是空的,这表明 X 不是序列型数据。这和由多个定长为1的序列组成的batch是相同的情况。此时,该函数将对 X 中数据 在第一轴(axis)上按 rank_table 里的规则加以排列。 例如,现有 \(X = [Slice0, Slice1, Slice2, Slice3]\) ,并且它LoD信息为空,在 rank_table 索引为 \([3, 0, 2, 1]\) 。则 \(Out = [Slice3, Slice0, Slice2, Slice1]\) ,并且不在其中追加LoD信息。

注意:该OP对 X 进行的排序所依据的 LoDRankTable 不一定是在 X 的基础上得出来的。它可以由其他不同的序列得出,并由该OP依据这个 LoDRankTable 来对 X 排序。

参数:
  • x (Variable) - 待根据提供的 rank_table 进行排序的LoDTensor
  • rank_table (Variable) - 提供对 x 重新排列的 LoDRankTable 类型的顺序信息,构造方法举例如下:
rank_data = fluid.layers.data(name=data_desc[1][0], shape=data_desc[1][1])
rank_table = fluid.layers.control_flow.lod_rank_table(rank_data)

返回: 重新排列后的LoDTensor

返回类型: Variable

代码示例

import paddle.fluid as fluid
data_desc = (['input', [9], 0], ['ref', [5], 1])
data = fluid.layers.data(name=data_desc[0][0], shape=data_desc[0][1])
rank_data = fluid.layers.data(name=data_desc[1][0], shape=data_desc[1][1])
table = fluid.layers.control_flow.lod_rank_table(rank_data)
new_data = fluid.layers.reorder_lod_tensor_by_rank(
                 x=data, rank_table=table)