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3a27ae3d
编写于
11月 26, 2019
作者:
R
ruri
提交者:
GitHub
11月 26, 2019
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add masked_select api chinese document (#1610)
* add masked_select api chinese document * refine, test=document_preview
上级
2b013a47
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2
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内联
并排
Showing
2 changed file
with
58 addition
and
0 deletion
+58
-0
doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
+1
-0
doc/fluid/api_cn/layers_cn/masked_select_cn.rst
doc/fluid/api_cn/layers_cn/masked_select_cn.rst
+57
-0
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
浏览文件 @
3a27ae3d
...
...
@@ -169,6 +169,7 @@ fluid.layers
layers_cn/lstm_unit_cn.rst
layers_cn/LSTMCell_cn.rst
layers_cn/margin_rank_loss_cn.rst
layers_cn/masked_select_cn.rst
layers_cn/matmul_cn.rst
layers_cn/maxout_cn.rst
layers_cn/mean_cn.rst
...
...
doc/fluid/api_cn/layers_cn/masked_select_cn.rst
0 → 100644
浏览文件 @
3a27ae3d
.. _cn_api_fluid_layers_masked_select:
masked_select
-------------------------------
.. py:function:: paddle.fluid.layers.masked_select(input, mask)
该OP将根据mask Tensor的真值选取输入Tensor元素,并返回一个一维Tensor
参数:
- **input** (Variable)- 输入Tensor,数据类型为int32, float32, float64。
- **mask** (Variable)- mask Tensor, 数据类型为bool。
返回:根据mask选择后的tensor
返回类型: Variable
**示例代码**
.. code-block:: python
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
mask_shape = [4,1]
shape = [4,4]
data = np.random.random(mask_shape).astype("float32")
input_data = np.random.randint(5,size=shape).astype("float32")
mask_data = data > 0.5
# print(input_data)
# [[0.38972723 0.36218056 0.7892614 0.50122297]
# [0.14408113 0.85540855 0.30984417 0.7577004 ]
# [0.97263193 0.5248062 0.07655851 0.75549215]
# [0.26214206 0.32359877 0.6314582 0.2128865 ]]
# print(mask_data)
# [[ True]
# [ True]
# [False]
# [ True]]
input = fluid.data(name="input",shape=[4,4],dtype="float32")
mask = fluid.data(name="mask",shape=[4,1],dtype="bool")
result = fluid.layers.masked_select(input=input, mask=mask)
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
start = fluid.default_startup_program()
main = fluid.default_main_program()
exe.run(start)
masked_select_result= exe.run(main, feed={'input':input_data, 'mask':mask_data}, fetch_list=[result])
# print(masked_select_result)
# [0.38972723 0.36218056 0.7892614 0.50122297 0.14408113 0.85540855
# 0.30984417 0.7577004 0.26214206 0.32359877 0.6314582 0.2128865 ]
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