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04cb9dfb
编写于
6月 03, 2020
作者:
M
mindspore-ci-bot
提交者:
Gitee
6月 03, 2020
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!1793 fix doc for merge
Merge pull request !1793 from jiangjinsheng/issue_doc
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5d397d84
00e05f7c
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
6 addition
and
4 deletion
+6
-4
mindspore/nn/layer/embedding.py
mindspore/nn/layer/embedding.py
+5
-3
mindspore/ops/operations/control_ops.py
mindspore/ops/operations/control_ops.py
+1
-1
未找到文件。
mindspore/nn/layer/embedding.py
浏览文件 @
04cb9dfb
...
...
@@ -44,10 +44,11 @@ class Embedding(Cell):
dtype (:class:`mindspore.dtype`): Data type of input. Default: mindspore.float32.
Inputs:
- **input** (Tensor) - Tensor of shape :math:`(\text{vocab_size})`.
- **input** (Tensor) - Tensor of shape :math:`(\text{batch_size}, \text{input_length})`. The element of
the Tensor should be integer and not larger than vocab_size. else the corresponding embedding vector is zero
if larger than vocab_size.
Outputs:
Tensor of shape :math:`(\text{
vocab_size
}, \text{embedding_size})`.
Tensor of shape :math:`(\text{
batch_size}, \text{input_length
}, \text{embedding_size})`.
Examples:
>>> net = nn.Embedding(20000, 768, True)
...
...
@@ -61,6 +62,7 @@ class Embedding(Cell):
def
__init__
(
self
,
vocab_size
,
embedding_size
,
use_one_hot
=
False
,
embedding_table
=
'normal'
,
dtype
=
mstype
.
float32
):
super
(
Embedding
,
self
).
__init__
()
validator
.
check_subclass
(
"dtype"
,
dtype
,
mstype
.
number_type
,
self
.
cls_name
)
validator
.
check_value_type
(
'use_one_hot'
,
use_one_hot
,
[
bool
],
self
.
cls_name
)
self
.
vocab_size
=
vocab_size
self
.
embedding_size
=
embedding_size
self
.
use_one_hot
=
use_one_hot
...
...
mindspore/ops/operations/control_ops.py
浏览文件 @
04cb9dfb
...
...
@@ -144,7 +144,7 @@ class Merge(PrimitiveWithInfer):
One and only one of the inputs should be selected as the output
Inputs:
- **inputs** (
Tuple
) - The data to be merged. All tuple elements should have same data type.
- **inputs** (
Union(Tuple, List)
) - The data to be merged. All tuple elements should have same data type.
Outputs:
tuple. Output is tuple(`data`, `output_index`). The `data` has the same shape of `inputs` element.
...
...
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