sequence_slice

paddle.fluid.layers.sequence_slice(input, offset, length, name=None)[源代码]

实现Sequence Slice(序列切片)运算

该OP输入只能是LoDTensor, 如果您需要处理的是Tensor类型,请使用 :ref:`cn_api_fluid_layers_slice` 。 该层从给定序列中截取子序列。截取依据为所给的开始 offset (偏移量) 和子序列长 length

::
输入变量:
  1. input (LoDTensor):
    input.data = [[a1, a2], [b1, b2], [c1, c2], [d1, d2], [e1, e2]], input.lod = [[3, 2]], input.dims = (5, 2),
  2. offset (Variable):
    offset.data = [[0], [1]]
  3. length (Variable):
    length.data = [[2], [1]]
  4. name (str|None)

输出变量为LoDTensor:

out.data = [[a1, a2], [b1, b2], [e1, e2]], out.lod = [[2, 1]], out.dims = (3, 2).
参数:
  • input (Variable) – 输入变量,类型为LoDTensor,承载着完整的序列
  • offset (Variable) – 指定每个序列切片的起始索引,数据类型为int32或int64。
  • length (Variable) – 指定每个子序列的长度,数据类型为int32或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:Variable(LoDTensor) 序列切片运算结果

返回类型:变量(Variable), 数据类型与 input 一致

代码示例

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
seqs = fluid.layers.data(name='x', shape=[10, 5],
     dtype='float32', lod_level=1)
offset = fluid.layers.assign(input=np.array([[0, 1]]).astype("int32"))
length = fluid.layers.assign(input=np.array([[2, 1]]).astype("int32"))
subseqs = fluid.layers.sequence_slice(input=seqs, offset=offset,
              length=length)