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上级 dca16942
......@@ -2,6 +2,6 @@
expand_as
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.layers.expand_as
:doc_source: paddle.tensor.expand_as
......@@ -2,6 +2,6 @@
expand
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.layers.expand
:doc_source: paddle.tensor.expand
.. _cn_api_tensor_cn_expand_as:
.. _cn_api_tensor_expand_as:
expand_as
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.layers.expand_as
.. py:function:: paddle.expand_as(x, y, name=None)
根据 ``y`` 的形状扩展 ``x`` ,扩展后, ``x`` 的形状和 ``y`` 的形状相同。
``x`` 的维数和 ``y`` 的维数应小于等于6,并且 ``y`` 的维数应该大于等于 ``x`` 的维数。扩展的维度的维度值应该为1。
参数
:::::::::
- x (Tensor) - 输入的Tensor,数据类型为:bool、float32、float64、int32或int64。
- y (Tensor) - 给定输入 ``x`` 扩展后的形状。
- name (str,可选) - 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
返回
:::::::::
``Tensor`` ,数据类型与 ``x`` 相同。
代码示例
:::::::::
.. code-block:: python
import paddle
import numpy as np
paddle.disable_static()
np_data_x = np.array([1, 2, 3]).astype('int32')
np_data_y = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]).astype('int32')
data_x = paddle.to_tensor(np_data_x)
data_y = paddle.to_tensor(np_data_y)
out = paddle.expand_as(data_x, data_y)
np_out = out.numpy()
# [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]
.. _cn_api_tensor_cn_expand:
.. _cn_api_tensor_expand:
expand
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.layers.expand
.. py:function:: paddle.expand(x, shape, name=None)
根据 ``shape`` 指定的形状扩展 ``x`` ,扩展后, ``x`` 的形状和 ``shape`` 指定的形状一致。
``x`` 的维数和 ``shape`` 的元素数应小于等于6,并且 ``shape`` 中的元素数应该大于等于 ``x`` 的维数。扩展的维度的维度值应该为1。
参数
:::::::::
- x (Tensor) - 输入的Tensor,数据类型为:bool、float32、float64、int32或int64。
- shape (tuple|list|Tensor) - 给定输入 ``x`` 扩展后的形状,若 ``shape`` 为list或者tuple,则其中的元素值应该为整数或者1-D Tensor,若 ``shape`` 类型为Tensor,则其应该为1-D Tensor。
- name (str,可选) - 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name` 。
返回
:::::::::
``Tensor`` ,数据类型与 ``x`` 相同。
代码示例
:::::::::
.. code-block:: python
import paddle
import numpy as np
paddle.disable_static()
np_data = np.array([1, 2, 3]).astype('int32')
data = paddle.to_tensor(np_data)
out = paddle.expand(data, [2, 3])
np_out = out.numpy()
# [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]
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