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09a87cf3
编写于
8月 04, 2020
作者:
W
wangchaochaohu
提交者:
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8月 04, 2020
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Concat op doc refine for API 2.0(#2295)
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+71
-20
doc/fluid/api_cn/layers_cn/concat_cn.rst
doc/fluid/api_cn/layers_cn/concat_cn.rst
+19
-19
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/concat_cn.rst
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/concat_cn.rst
+52
-1
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/layers_cn/concat_cn.rst
浏览文件 @
09a87cf3
...
...
@@ -3,24 +3,24 @@
concat
-------------------------------
.. py:function:: paddle.fluid.layers.concat(input,
axis=0,
name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.concat(input,
axis=0,
name=None)
:alias_main: paddle.concat
:alias: paddle.concat,paddle.tensor.concat,paddle.tensor.manipulation.concat
:old_api: paddle.fluid.layers.concat
该OP对输入沿 ``axis`` 轴进行联结。
该OP对输入沿 ``axis`` 轴进行联结,返回一个新的Tensor。
参数:
- **input** (list
) - 输入是待联结的多维 ``Tensor`` 组成的 ``list`` ,支持的数据类型为:float32、float64、int32、int64
。
- **axis** (int|
Variable,可选) - 整数或者形状为[1]的 ``Tensor``,数据类型为 ``int32``。指定对输入Tensor进行运算的轴, ``axis`` 的有效范围是[-R, R),R是输入 ``input`` 中 ``Tensor``
的维度, ``axis`` 为负值时与 :math:`axis + R` 等价。默认值为0。
- **input** (list
|tuple|Tensor) - 待联结的Tensor list,Tensor tuple或者Tensor,支持的数据类型为:bool、float16、 float32、float64、int32、int64。 ``input`` 中所有Tensor的数据类型必须一致
。
- **axis** (int|
Tensor,可选) - 指定对输入Tensor进行运算的轴,可以是整数或者形状为[1]的Tensor,数据类型为int32或者int64。 ``axis`` 的有效范围是[-R, R),R是输入 ``input`` 中Tensor
的维度, ``axis`` 为负值时与 :math:`axis + R` 等价。默认值为0。
- **name** (str,可选) – 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ,一般无需设置,默认值为None。
返回:联结后的 ``Tensor`` ,数据类型和 ``input`` 相同。
返回:联结后的 ``Tensor`` ,数据类型和 ``input`` 中的Tensor相同。
返回类型:Variable
抛出异常:
- ``TypeError``: - 当输入 ``input`` 的类型不是list、tuple或者Tensor的时候。
- ``TypeError``: - 当输入 ``input`` 的数据类型不是 bool,float16, float32, float64, int32, int64时。
- ``TypeError``: - 当 ``axis`` 的类型不是int或者Tensor时。当 ``axis`` 是Tensor的时候其数据类型不是int32或者int64时。
- ``TypeError``: - 当输入 ``input`` 中的Tensor存在数据类型不一致时。
**代码示例**:
...
...
@@ -29,18 +29,18 @@ concat
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
in1 = np.array([[1,
2,
3],
[4,
5,
6]])
in2 = np.array([[11,
12,
13],
[14,
15,
16]])
in3 = np.array([[21,22],
[23,24]])
in1 = np.array([[1,
2,
3],
[4,
5,
6]])
in2 = np.array([[11,
12,
13],
[14,
15,
16]])
in3 = np.array([[21,
22],
[23,
24]])
with fluid.dygraph.guard():
x1 = fluid.dygraph.to_variable(in1)
x2 = fluid.dygraph.to_variable(in2)
x3 = fluid.dygraph.to_variable(in3)
out1 = fluid.layers.concat(input=[x1,
x2,
x3], axis=-1)
out2 = fluid.layers.concat(input=[x1,x2], axis=0)
out1 = fluid.layers.concat(input=[x1,
x2,
x3], axis=-1)
out2 = fluid.layers.concat(input=[x1,
x2], axis=0)
print(out1.numpy())
# [[ 1 2 3 11 12 13 21 22]
# [ 4 5 6 14 15 16 23 24]]
...
...
doc/fluid/api_cn/tensor_cn/concat_cn.rst
浏览文件 @
09a87cf3
.. _cn_api_tensor_concat:
concat
-------------------------------
**版本升级,文档正在开发中**
.. py:function:: paddle.tensor.concat(x, axis=0, name=None)
该OP对输入沿 ``axis`` 轴进行联结,返回一个新的Tensor。
参数:
- **x** (list|tuple) - 待联结的Tensor list或者Tensor tuple ,支持的数据类型为:bool, float16, float32、float64、int32、int64, ``x`` 中所有Tensor的数据类型应该一致。
- **axis** (int|Tensor,可选) - 指定对输入 ``x`` 进行运算的轴,可以是整数或者形状为[1]的Tensor,数据类型为int32或者int64。 ``axis`` 的有效范围是[-R, R),R是输入 ``x`` 中Tensor的维度, ``axis`` 为负值时与 :math:`axis + R` 等价。默认值为0。
- **name** (str,可选) – 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ,一般无需设置,默认值为None。
返回:联结后的Tensor ,数据类型和 ``x`` 中的Tensor相同。
抛出异常:
- ``TypeError``: - 当输入 ``x`` 的类型不是list或者tuple时。
- ``TypeError``: - 当输入 ``x`` 的数据类型不是 bool,float16, float32, float64, int32, int64时。
- ``TypeError``: - 当 ``axis`` 的类型不是int或者Tensor时。 当 ``axis`` 是Tensor的时候其数据类型不是int32或者int64时。
- ``TypeError``: - 当输入 ``x`` 中的Tensor存在数据类型不一致时。
**代码示例**:
.. code-block:: python
import paddle
import numpy as np
paddle.enable_imperative() # Now we are in imperative mode
in1 = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
in2 = np.array([[11, 12, 13],
[14, 15, 16]])
in3 = np.array([[21, 22],
[23, 24]])
x1 = paddle.imperative.to_variable(in1)
x2 = paddle.imperative.to_variable(in2)
x3 = paddle.imperative.to_variable(in3)
zero = paddle.full(shape=[1], dtype='int32', fill_value=0)
# When the axis is negative, the real axis is (axis + Rank(x))
# As follow, axis is -1, Rank(x) is 2, the real axis is 1
out1 = paddle.concat(x=[x1, x2, x3], axis=-1)
out2 = paddle.concat(x=[x1, x2], axis=0)
out3 = paddle.concat(x=[x1, x2], axis=zero)
# out1
# [[ 1 2 3 11 12 13 21 22]
# [ 4 5 6 14 15 16 23 24]]
# out2 out3
# [[ 1 2 3]
# [ 4 5 6]
# [11 12 13]
# [14 15 16]]
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