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b06e9b77
编写于
3月 28, 2019
作者:
Z
zhoukunsheng
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test=develop
add rank op
上级
ed61d67c
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2
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内联
并排
Showing
2 changed file
with
28 addition
and
0 deletion
+28
-0
paddle/fluid/API.spec
paddle/fluid/API.spec
+1
-0
python/paddle/fluid/layers/nn.py
python/paddle/fluid/layers/nn.py
+27
-0
未找到文件。
paddle/fluid/API.spec
浏览文件 @
b06e9b77
...
...
@@ -201,6 +201,7 @@ paddle.fluid.layers.gaussian_random_batch_size_like (ArgSpec(args=['input', 'sha
paddle.fluid.layers.sum (ArgSpec(args=['x'], varargs=None, keywords=None, defaults=None), ('document', 'a418e3ccb5e2ac21bd60f5cc221d5860'))
paddle.fluid.layers.slice (ArgSpec(args=['input', 'axes', 'starts', 'ends'], varargs=None, keywords=None, defaults=None), ('document', '01dbb91e7c74cb11336cd531013de51a'))
paddle.fluid.layers.shape (ArgSpec(args=['input'], varargs=None, keywords=None, defaults=None), ('document', '17db0f814eb7bb5a3fac1ca6e60e16d8'))
paddle.fluid.layers.rank (ArgSpec(args=['input'], varargs=None, keywords=None, defaults=None), ('document', 'f1ed2ab71af737bf58164c3103efd682'))
paddle.fluid.layers.logical_and (ArgSpec(args=['x', 'y', 'out', 'name'], varargs=None, keywords=None, defaults=(None, None)), ('document', 'cdcf20c494c92060d10feb9374532f42'))
paddle.fluid.layers.logical_or (ArgSpec(args=['x', 'y', 'out', 'name'], varargs=None, keywords=None, defaults=(None, None)), ('document', '0eae3f726a4afe590757552fa3ced012'))
paddle.fluid.layers.logical_xor (ArgSpec(args=['x', 'y', 'out', 'name'], varargs=None, keywords=None, defaults=(None, None)), ('document', 'b0daaa3fa4a0aa62f9b58c43d959eb25'))
...
...
python/paddle/fluid/layers/nn.py
浏览文件 @
b06e9b77
...
...
@@ -159,6 +159,7 @@ __all__ = [
'sum'
,
'slice'
,
'shape'
,
'rank'
,
'logical_and'
,
'logical_or'
,
'logical_xor'
,
...
...
@@ -9140,6 +9141,32 @@ def shape(input):
return
out
def
rank
(
input
):
"""
**Rank Layer**
Returns the rank of a tensor, which is a 0-D int32 Tensor.
Args:
input (Variable): The input variable.
Returns:
Variable: The rank of the input variable.
Examples:
.. code-block:: python
input = layers.data(
name="input", shape=[3, 100, 100], dtype="float32")
rank = layers.rank(input) # 4
"""
ndims
=
len
(
input
.
shape
)
out
=
assign
(
np
.
array
(
ndims
,
'int32'
))
return
out
def
_elementwise_op
(
helper
):
op_type
=
helper
.
layer_type
x
=
helper
.
kwargs
.
get
(
'x'
,
None
)
...
...
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