From 7664d021845cc917a79342dd92e03b32e4d21a0a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zhang Ting Date: Thu, 27 Aug 2020 17:35:05 +0800 Subject: [PATCH] add dtype for unique (#2501) * add float16 dtype, test=develop * add type for unique * add unique doc --- doc/fluid/api_cn/layers_cn/unique_cn.rst | 2 +- doc/fluid/api_cn/tensor_cn/unique_cn.rst | 3 +- .../paddle/tensor/manipulation/unique_cn.rst | 53 +++++++++++++++++++ 3 files changed, 56 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 doc/paddle/api/paddle/tensor/manipulation/unique_cn.rst diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/unique_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/unique_cn.rst index bf346ec2e..362d511d8 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/unique_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/unique_cn.rst @@ -9,7 +9,7 @@ unique为 ``x`` 返回一个unique张量和一个指向该unique张量的索引 参数： - **x** (Tensor) - 一个1维输入张量 - - **dtype** (np.dtype|str) – 索引张量的类型，int32，int64。 + - **dtype** (np.dtype|str, 可选) – 索引张量的类型，应该为int32或者int64。默认：int32. 返回：元组(out, index)。 ``out`` 为 ``x`` 的指定dtype的unique张量, ``index`` 是一个指向 ``out`` 的索引张量, 用户可以通过该函数来转换原始的 ``x`` 张量的索引。 diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/unique_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/unique_cn.rst index 59c5f8e0f..f824b73ee 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/unique_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/unique_cn.rst @@ -3,7 +3,7 @@ unique ------------------------------- -.. py:function:: paddle.unique(x, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, name=None) +.. py:function:: paddle.unique(x, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, dtype="int64", name=None) 返回Tensor按升序排序后的独有元素。 @@ -13,6 +13,7 @@ unique - **return_inverse** (bool, 可选) - 如果为True，则还返回输入Tensor的元素对应在独有元素中的索引，该索引可用于重构输入Tensor。 - **return_counts** (bool, 可选) - 如果为True，则还返回每个独有元素在输入Tensor中的个数。 - **axis** (int, 可选) - 指定选取独有元素的轴。默认值为None，将输入平铺为1-D的Tensor后再选取独有元素。 + - **dtype** (np.dtype|str, 可选) - 用于设置 `index`，`inverse` 或者 `counts` 的类型，应该为int32或者int64。默认：int64. - **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： diff --git a/doc/paddle/api/paddle/tensor/manipulation/unique_cn.rst b/doc/paddle/api/paddle/tensor/manipulation/unique_cn.rst new file mode 100644 index 000000000..f824b73ee --- /dev/null +++ b/doc/paddle/api/paddle/tensor/manipulation/unique_cn.rst @@ -0,0 +1,53 @@ +.. _cn_api_tensor_cn_unique: + +unique +------------------------------- + +.. py:function:: paddle.unique(x, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, dtype="int64", name=None) + +返回Tensor按升序排序后的独有元素。 + +参数： + - **x** (Tensor) - 输入的 `Tensor` ，数据类型为：float32、float64、int32、int64。 + - **return_index** (bool, 可选) - 如果为True，则还返回独有元素在输入Tensor中的索引。 + - **return_inverse** (bool, 可选) - 如果为True，则还返回输入Tensor的元素对应在独有元素中的索引，该索引可用于重构输入Tensor。 + - **return_counts** (bool, 可选) - 如果为True，则还返回每个独有元素在输入Tensor中的个数。 + - **axis** (int, 可选) - 指定选取独有元素的轴。默认值为None，将输入平铺为1-D的Tensor后再选取独有元素。 + - **dtype** (np.dtype|str, 可选) - 用于设置 `index`，`inverse` 或者 `counts` 的类型，应该为int32或者int64。默认：int64. + - **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： + - **out** (Tensor) - 独有元素构成的Tensor，数据类型与输入一致。 + - **index** (Tensor, 可选) - 独有元素在输入Tensor中的索引，仅在 `return_index` 为True时返回。 + - **inverse** (Tensor, 可选) - 输入Tensor的元素对应在独有元素中的索引，仅在 `return_inverse` 为True时返回。 + - **counts** (Tensor, 可选) - 每个独有元素在输入Tensor中的个数，仅在 `return_counts` 为True时返回。 + +**代码示例**： + +.. code-block:: python + + import numpy as np + import paddle + + paddle.disable_static() + x_data = np.array([2, 3, 3, 1, 5, 3]) + x = paddle.to_tensor(x_data) + unique = paddle.unique(x) + np_unique = unique.numpy() # [1 2 3 5] + _, indices, inverse, counts = paddle.unique(x, return_index=True, return_inverse=True, return_counts=True) + np_indices = indices.numpy() # [3 0 1 4] + np_inverse = inverse.numpy() # [1 2 2 0 3 2] + np_counts = counts.numpy() # [1 1 3 1] + + x_data = np.array([[2, 1, 3], [3, 0, 1], [2, 1, 3]]) + x = paddle.to_tensor(x_data) + unique = paddle.unique(x) + np_unique = unique.numpy() # [0 1 2 3] + + unique = paddle.unique(x, axis=0) + np_unique = unique.numpy() + # [[2 1 3] + # [3 0 1]] + + + -- GitLab