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3c470caa
编写于
5月 26, 2020
作者:
A
Aurelius84
提交者:
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5月 26, 2020
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add selectedrows in shape doc (#2176)
上级
0f834bf4
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1
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
1 changed file
with
22 addition
and
4 deletion
+22
-4
doc/fluid/api_cn/layers_cn/shape_cn.rst
doc/fluid/api_cn/layers_cn/shape_cn.rst
+22
-4
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/layers_cn/shape_cn.rst
浏览文件 @
3c470caa
...
...
@@ -13,12 +13,30 @@ shape
shape层。
获得输入Tensor的shape。
获得输入Tensor或SelectedRows的shape。
::
示例1:
输入是 N-D Tensor类型:
input = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8] ]
输出shape:
input.shape = [2, 4]
示例2:
输入是 SelectedRows类型:
input.rows = [0, 4, 19]
input.height = 20
input.value = [ [1, 2], [3, 4], [5, 6] ] # inner tensor
输出shape:
input.shape = [3, 2]
参数:
- **input** (Variable)- 输入的多维Tensor,数据类型为float32,float64,int32,int64。
- **input** (Variable)- 输入的多维Tensor或SelectedRows,数据类型为float32,float64,int32,int64。如果输入是SelectedRows类型,则返回其内部持有Tensor的shape。
返回: 一个Tensor,表示输入Tensor的shape。
返回: 一个Tensor,表示输入Tensor
或SelectedRows
的shape。
返回类型: Variable(Tensor)。
...
...
@@ -29,7 +47,7 @@ shape层。
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
inputs = fluid.
layers.
data(name="x", shape=[3, 100, 100], dtype="float32")
inputs = fluid.data(name="x", shape=[3, 100, 100], dtype="float32")
output = fluid.layers.shape(inputs)
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
...
...
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