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58f4c9ed
编写于
9月 23, 2019
作者:
Z
Zhang Ting
提交者:
Aurelius84
9月 23, 2019
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modified cn doc of crop_tensor, test=develop, test=document_preview (#1241)
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48 deletion
+50
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/crop_tensor_cn.rst
doc/fluid/api_cn/layers_cn/crop_tensor_cn.rst
+50
-48
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/layers_cn/crop_tensor_cn.rst
浏览文件 @
58f4c9ed
...
...
@@ -5,55 +5,65 @@ crop_tensor
.. py:function:: paddle.fluid.layers.crop_tensor(x, shape=None, offsets=None, name=None)
根据偏移量(offsets)和形状(shape),裁剪输入
张量
。
根据偏移量(offsets)和形状(shape),裁剪输入
(x)Tensor
。
**
样
例**:
**
示
例**:
::
* Case 1:
Given
X = [[0, 1, 2, 0, 0]
[0, 3, 4, 0, 0]
[0, 0, 0, 0, 0]],
and
shape = [2, 2],
offsets = [0, 1],
output is:
Out = [[1, 2],
[3, 4]].
* Case 2:
Given
X = [[[0, 1, 2, 3]
[0, 5, 6, 7]
[0, 0, 0, 0]],
[[0, 3, 4, 5]
[0, 6, 7, 8]
[0, 0, 0, 0]]].
and
shape = [2, 2, 3],
offsets = [0, 0, 1],
output is:
Out = [[[1, 2, 3]
[5, 6, 7]],
[[3, 4, 5]
[6, 7, 8]]].
* 示例1(输入为2-D Tensor):
参数:
- **x** (Variable): 输入张量。
- **shape** (Variable|list|tuple of integer) - 输出张量的形状由参数shape指定,它可以是一个1-D的变量/列表/整数元组。如果是1-D的变量,它的秩必须与x相同。如果是列表或整数元组,则其长度必须与x的秩相同。当它是列表时,每一个元素可以是整数或者shape为[1]的变量。含有变量的方式适用于每次迭代时需要改变输出形状的情况。列表和元组中只有第一个元素可以被设置为-1,这意味着输出的第一维大小与输入相同。
- **offsets** (Variable|list|tuple of integer|None) - 指定每个维度上的裁剪的偏移量。它可以是一个1-D的变量/列表/整数元组。如果是1-D的变量,它的秩必须与x相同。如果是列表或整数元组,则其长度必须与x的秩相同。当它是列表时,每一个元素可以是整数或者shape为[1]的变量。含有变量的方式适用于每次迭代的偏移量(offset)都可能改变的情况。如果offsets=None,则每个维度的偏移量为0。
- **name** (str|None) - 该层的名称(可选)。如果设置为None,该层将被自动命名。
输入:
X.shape = [3, 5]
X.data = [[0, 1, 2, 0, 0],
[0, 3, 4, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]]
参数:
shape = [2, 2]
offsets = [0, 1]
输出:
Out.shape = [2, 2]
Out.data = [[1, 2],
[3, 4]]
* 示例2(输入为3-D Tensor):
输入:
返回: 裁剪张量。
X.shape = [2, 3, 4]
X.data = [[[0, 1, 2, 3],
[0, 5, 6, 7],
[0, 0, 0, 0]],
[[0, 3, 4, 5],
[0, 6, 7, 8],
[0, 0, 0, 0]]]
参数:
shape = [2, 2, 3]
offsets = [0, 0, 1]
输出:
Out.shape = [2, 2, 3]
Out.data = [[[1, 2, 3],
[5, 6, 7]],
[[3, 4, 5],
[6, 7, 8]]]
参数:
- **x** (Variable): 1-D到6-D Tensor,数据类型为float32或float64。
- **shape** (list|tuple|Variable) - 输出Tensor的形状,数据类型为int32。如果是列表或元组,则其长度必须与x的维度大小相同,如果是Variable,则其应该是1-D Tensor。当它是列表时,每一个元素可以是整数或者形状为[1]的Tensor。含有Variable的方式适用于每次迭代时需要改变输出形状的情况。列表和元组中只有第一个元素可以被设置为-1,这意味着输出的第一维大小与输入相同。
- **offsets** (list|tuple|Variable,可选) - 每个维度上裁剪的偏移量,数据类型为int32。如果是列表或元组,则其长度必须与x的维度大小相同,如果是Variable,则其应是1-D Tensor。当它是列表时,每一个元素可以是整数或者形状为[1]的Variable。含有Variable的方式适用于每次迭代的偏移量(offset)都可能改变的情况。默认值:None,每个维度的偏移量为0。
- **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` ,默认值为None。
返回
类型: 变量(Variable)
返回
: 裁剪后的Tensor,数据类型与输入(x)相同。
抛出异常: 如果形状不是列表、元组或变量,抛出ValueError
返回类型: Variable
抛出异常: 如果偏移量不是None、列表、元组或变量,抛出ValueError
抛出异常:
- :code:`ValueError` - shape 应该是列表、元组或Variable。
- :code:`ValueError` - offsets 应该是列表、元组、Variable或None。
**代码示例**:
...
...
@@ -88,11 +98,3 @@ crop_tensor
crop4 = fluid.layers.crop_tensor(x, shape=[-1, 2, 3], offsets=[0, 1, offsets_var])
# crop4.shape = [-1, 2, 3]
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