.. _cn_api_fluid_layers_multiplex:

multiplex
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.. py:function:: paddle.fluid.layers.multiplex(inputs, index)

根据给定的index参数，该OP从每个输入Tensor中选择特定行构造输出Tensor。

设该OP输入包含 :math:`m` 个Tensor，其中 :math:`I_{i}` 代表第i个输入Tensor，:math:`i` 处于区间 :math:`[0,m)`。

设该OP输出为 :math:`O` ，其中 :math:`O[i]` 为输出的第i行，则输出满足： :math:`O[i] = I_{index[i]}[i]`

示例：

.. code-block:: text
        
        # 输入为4个shape为[4,4]的Tensor
        inputs = [[[0,0,3,4], [0,1,3,4], [0,2,4,4], [0,3,3,4]],
                  [[1,0,3,4], [1,1,7,8], [1,2,4,2], [1,3,3,4]],
                  [[2,0,3,4], [2,1,7,8], [2,2,4,2], [2,3,3,4]],
                  [[3,0,3,4], [3,1,7,8], [3,2,4,2], [3,3,3,4]]]

        # index为shape为[4,1]的Tensor
        index = [[3],[0],[1],[2]]
        
        # 输出shape为[4,4]
        out = [[3,0,3,4]    // out[0] = inputs[index[0]][0] = inputs[3][0] = [3,0,3,4]
               [0,1,3,4]    // out[1] = inputs[index[1]][1] = inputs[0][1] = [0,1,3,4]
               [1,2,4,2]    // out[2] = inputs[index[2]][2] = inputs[1][2] = [1,2,4,2]
               [2,3,3,4]]   // out[3] = inputs[index[3]][3] = inputs[2][3] = [2,3,3,4]

参数：
  - **inputs** （list） - 为输入Tensor列表，列表元素为数据类型为float32，float64，int32，int64的多维Tensor。所有输入Tensor的shape应相同，秩必须至少为2。
  - **index** （Variable）- 用来选择输入Tensor中的某些行构建输出Tensor的索引，为数据类型为int32或int64、shape为[M, 1]的2-D Tensor，其中M为输入Tensor个数。

返回：进行Multiplex运算后的输出Tensor。

返回类型：Variable(Tensor)。

**代码示例**

..  code-block:: python

     import paddle.fluid as fluid
     import numpy as np

     x1 = fluid.layers.data(name='x1', shape=[4], dtype='float32')
     x2 = fluid.layers.data(name='x2', shape=[4], dtype='float32')
     index = fluid.layers.data(name='index', shape=[1], dtype='int32')
     out = fluid.layers.multiplex(inputs=[x1, x2], index=index)

     exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
     exe.run(fluid.default_startup_program())

     img1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]).astype(np.float32)
     img2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]).astype(np.float32)
     index = np.array([[1], [0]]).astype(np.int32)

     res = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x1':img1, 'x2':img2, 'index':index}, fetch_list=[out])
     print(res) # [array([[5., 6.], [3., 4.]], dtype=float32)]









