.. _cn_api_fluid_layers_array_write:

array_write
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.. py:function:: paddle.fluid.layers.array_write(x, i, array=None)




该OP将输入的变量 ``x`` 写入到数组 :ref:`cn_api_fluid_LoDTensorArray` ``array`` 的第i个位置，并返回修改后的LoDTensorArray，如果 ``array`` 为None，则创建一个新的LoDTensorArray。常与 :ref:`cn_api_fluid_layers_array_read` OP联合使用对LoDTensorArray进行读写。

参数:
    - **x** (Variable) – 待写入的数据，多维Tensor或LoDTensor，数据类型支持float32，float64，int32，int64
    - **i** (Variable) – shape为[1]的1-D Tensor，表示写入到输出数组LoDTensorArray的位置，数据类型为int64
    - **array** (Variable，可选) – 指定写入 ``x`` 的数组LoDTensorArray。默认值为None, 此时将创建新的LoDTensorArray并作为结果返回

返回: 写入输入 ``x`` 之后的LoDTensorArray

返回类型: Variable

**代码示例**

.. code-block:: python

  import paddle.fluid as fluid
  tmp = fluid.layers.fill_constant(shape=[3, 2], dtype='int64', value=5)
  i = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype='int64', value=10)
  #将tmp写入数组arr下标为10的位置，并返回arr
  arr = fluid.layers.array_write(tmp, i=i)

  #此时arr是长度为11的LoDTensorArray，可以通过array_read来查看下标为10的LoDTensor，并将之打印出来
  item = fluid.layers.array_read(arr, i=i)
  input = fluid.layers.Print(item, message="The content of i-th LoDTensor:")
  main_program = fluid.default_main_program()
  exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
  exe.run(main_program)

**输出结果**

.. code-block:: python
  
  1570533133	The content of i-th LoDTensor:	The place is:CPUPlace
  Tensor[array_read_0.tmp_0]
	  shape: [3,2,]
	  dtype: l
	  data: 5,5,5,5,5,5,
  #返回了shape为[3,2]的Tensor，即为上面写入的tmp
  #dtype为对应C++数据类型，在不同环境下可能显示值不同，但本质一致
  #例如：如果Tensor中数据类型是int64，则对应的C++数据类型为int64_t，所以dtype值为typeid(int64_t).name()，
  #          其在MacOS下为'x'，linux下为'l'，Windows下为'__int64'，都表示64位整型变量
