.. _cn_api_fluid_layers_im2sequence:

im2sequence
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.. py:function:: paddle.fluid.layers.im2sequence(input, filter_size=1, stride=1, padding=0, input_image_size=None, out_stride=1, name=None)

:api_attr: 声明式编程模式（静态图)






该OP使用 `filter` 扫描输入的Tensor并将输入Tensor转换成序列，返回值的 `shape={input.batch_size * output_height * output_width, filter_size_height* filter_size_width * input.channels}` 。返回值的timestep的个数为 `output_height * output_width` ， 每个timestep的维度是 `filter_size_height* filter_size_width * input.channels` 。其中 `output_height` 和 `output_width` 由以下式计算:


.. math::
    output\_height = 1 + \frac{padding\_up + padding\_down + input\_height - filter\_size\_height + stride\_height-1}{stride\_height} \\
    output\_width = 1 + \frac{padding\_left + padding\_right + input\_width - filter\_size\_width + stride\_width-1}{stride\_width}

其中符号的意义如下所示。

参数:
  - **input** （Variable）- 类型为float32的4-D Tensor，格式为 `[N, C, H, W]` 。公式中 `input_height` 和 `input_width` 分别代表输入的高和宽。
  - **filter_size** (int32 | List[int32]) - 滤波器大小。如果 `filter_size` 是一个List，它必须包含两个整数 `[filter_size_height, filter_size_width]` 。如果 `filter_size` 是一个int32, 则滤波器大小是 `[filter_size, filter_size]` , 默认值为1。
  - **stride** (int32 | List[int32]) - 步长大小。如果stride是一个List，它必须包含两个整数 `[stride_height,stride_width]` 。如果stride是一个int32, 则步长大小是 `[stride, stride]` , 默认值为1。
  - **padding** (int32 | List[int32]) - 填充大小。如果padding是一个List，它可以包含四个整数 `[padding_up, padding_left, padding_down, padding_right]` ，当包含两个整数 `[padding_height, padding_width]` 时，可展开为 `[padding_height, padding_width, padding_height, padding_width]` 。如果padding是一个int, 可展开为 `[padding, padding, padding, padding]` 。默认值为0。
  - **input_image_size** (Variable, 可选) - 2-D Tensor, 输入图像的实际大小, 它的维度为 `[batchsize，2]` 。当该参数不为None时，可用于batch inference。默认值为None.
  - **out_stride** (int32 | List[int32]) - 输出步长。只有当input_image_size不为None时才有效。如果out_stride是List，它必须包含 `[out_stride_height, out_stride_width]` ，如果out_stride是int32, 则可展开为 `[out_stride, out_stride]` ，默认值为1。
  - **name** (str, 可选) - 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，缺省值为None。

返回： 数据类型为float32, `shape` 为 `{batch_size * output_height * output_width, filter_size_height * filter_size_width * input.channels}` 的 2-D LodTensor。

返回类型: Variable

::

  Given:

    x = [[[[ 6.  2.  1.]
      [ 8.  3.  5.]
      [ 0.  2.  6.]]

        [[ 2.  4.  4.]
         [ 6.  3.  0.]
         [ 6.  4.  7.]]]

       [[[ 6.  7.  1.]
         [ 5.  7.  9.]
         [ 2.  4.  8.]]

        [[ 1.  2.  1.]
         [ 1.  3.  5.]
         [ 9.  0.  8.]]]]

    x.dims = {2, 2, 3, 3}

    And:

    filter = [2, 2]
    stride = [1, 1]
    padding = [0, 0]

    Then:

    output.data = [[ 6.  2.  8.  3.  2.  4.  6.  3.]
                   [ 2.  1.  3.  5.  4.  4.  3.  0.]
                   [ 8.  3.  0.  2.  6.  3.  6.  4.]
                   [ 3.  5.  2.  6.  3.  0.  4.  7.]
                   [ 6.  7.  5.  7.  1.  2.  1.  3.]
                   [ 7.  1.  7.  9.  2.  1.  3.  5.]
                   [ 5.  7.  2.  4.  1.  3.  9.  0.]
                   [ 7.  9.  4.  8.  3.  5.  0.  8.]]

    output.dims = {8, 8}

    output.lod = [[4, 4]]


**代码示例**

..  code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    data = fluid.layers.data(name='data', shape=[3, 32, 32],
                             dtype='float32')
    output = fluid.layers.im2sequence(
        input=data, stride=[1, 1], filter_size=[2, 2])










