sequence_reshape

paddle.fluid.layers.sequence_reshape(input, new_dim)[源代码]

注意:该OP的输入只能是LoDTensor,如果您需要处理的输入是Tensor类型,请使用reshape函数(fluid.layers. reshape )。

该OP仅支持LoDTensor ,在指定 new_dim 参数下,通过序列原始长度、和原始shape计算出新的shape,以输出包含新维度(new_dim)下的LoDTensor。目前仅支持1-level LoDTensor,请确保(原长度*原维数)可以除以新的维数,且每个序列没有余数。

input是一个LoDTensor:
    input.lod  = [[0, 2, 6]]
    input.data = [[1,  2], [3,  4],
                  [5,  6], [7,  8],
                  [9, 10], [11, 12]]
    input.shape = [6, 2]
设置 new_dim = 4
输出为LoDTensor:
    out.lod  = [[0, 1, 3]]

    out.data = [[1,  2,  3,  4],
                [5,  6,  7,  8],
                [9, 10, 11, 12]]
    out.shape = [3, 4]
参数:
  • input (Variable) - 维度为 \([M, K]\) 的二维LoDTensor,且仅支持lod_level为1。数据类型为int32,int64,float32或float64。
  • new_dim (int)- 指定reshape后的新维度,即对输入LoDTensor重新reshape后的新维度。

返回:根据新维度重新reshape后的LoDTensor,数据类型和输入一致。

返回类型:Variable

代码示例

import paddle.fluid as fluid
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[2, 6], append_batch_size=False, dtype='float32', lod_level=1)
x_reshaped = fluid.layers.sequence_reshape(input=x, new_dim=4)