From a377ea567504a946eecc09779619fff4f2f9e863 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: SunAhong1993 <48579383+SunAhong1993@users.noreply.github.com> Date: Thu, 26 Dec 2019 21:29:08 +0800 Subject: [PATCH] Modify compare op Doc (#1686) * Modify compare op Doc * fix the not_equal * fix the code --- doc/fluid/api_cn/layers_cn/equal_cn.rst | 13 +++++-------- doc/fluid/api_cn/layers_cn/greater_equal_cn.rst | 11 +++++++---- doc/fluid/api_cn/layers_cn/greater_than_cn.rst | 11 +++++++---- doc/fluid/api_cn/layers_cn/less_equal_cn.rst | 11 +++++++---- doc/fluid/api_cn/layers_cn/not_equal_cn.rst | 14 ++++++++------ 5 files changed, 34 insertions(+), 26 deletions(-) diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/equal_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/equal_cn.rst index b15d15775..686439362 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/equal_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/equal_cn.rst @@ -11,6 +11,7 @@ equal - **x** (Variable) - 输入Tensor，支持的数据类型包括 float32， float64，int32， int64。 - **y** (Variable) - 输入Tensor，支持的数据类型包括 float32， float64， int32， int64。 - **cond** (Variable，可选) - 逐元素比较的结果Tensor，可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None，此时将创建新的Variable来保存输出结果。 + - **force_cpu** (bool，可选) – 是否强制将输出Tensor存储在CPU。默认值为None，表示将输出Tensor存储在CPU内存上；如果为False，则将输出Tensor存储在运行设备内存上。 返回：输出结果的Tensor，输出Tensor的shape和输入一致，Tensor数据类型为bool。 @@ -22,16 +23,12 @@ equal import paddle.fluid as fluid import numpy as np - out_cond =fluid.data(name="input1", shape=[2], dtype='bool') label = fluid.layers.assign(np.array([3, 3], dtype="int32")) limit = fluid.layers.assign(np.array([3, 2], dtype="int32")) - label_cond = fluid.layers.assign(np.array([1, 2], dtype="int32")) - - out1 = fluid.layers.equal(x=label,y=limit) #out1=[True, False] - out2 = fluid.layers.equal(x=label_cond,y=limit, cond=out_cond) #out2=[False, True] out_cond=[False, True] - - - + out0 = fluid.layers.equal(x=label,y=limit) #out1=[True, False] + out1 = fluid.layers.equal(x=label,y=limit, cond=out_cond) #out2=[True, False] out_cond=[True, False] + out2 = fluid.layers.equal(x=label,y=limit,force_cpu=False) #out3=[True, False] + out3 = label == limit # out3=[True, False] diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/greater_equal_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/greater_equal_cn.rst index aa3669977..22f350310 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/greater_equal_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/greater_equal_cn.rst @@ -12,6 +12,7 @@ greater_equal - **x** (Variable) – 进行比较的第一个输入，是一个多维的Tensor，数据类型可以是float32，float64，int32，int64。 - **y** (Variable) – 进行比较的第二个输入，是一个多维的Tensor，数据类型可以是float32，float64，int32，int64。 - **cond** (Variable，可选) – 如果为None，则创建一个Tensor来作为进行比较的输出结果，该Tensor的shape，数据类型和输入x一致；如果不为None，则将Tensor作为该OP的输出，数据shape和数据类型需要和输入x一致。默认值为None。 + - **force_cpu** (bool，可选) – 是否强制将输出Tensor存储在CPU。默认值为None，表示将输出Tensor存储在CPU内存上；如果为False，则将输出Tensor存储在运行设备内存上。 返回：输出结果的Tensor，数据的shape和输入x一致。 @@ -24,11 +25,13 @@ greater_equal import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid.layers as layers import numpy as np - label = layers.assign(np.array([2, 2], dtype='int32')) - limit = layers.assign(np.array([2, 3], dtype='int32')) + label = fluid.layers.assign(np.array([2, 2], dtype='int32')) + limit = fluid.layers.assign(np.array([2, 3], dtype='int32')) + out_cond =fluid.data(name="input1", shape=[2], dtype='bool') out = fluid.layers.greater_equal(x=label, y=limit) #out=[True, False] - out_1 = label >= limit #out1=[True, False] - + out1 = fluid.layers.greater_equal(x=label, y=limit, cond=out_cond) #out1=[True, False], out_cond=[True, False] + out2 = fluid.layers.greater_equal(x=label, y=limit, force_cpu=False) #out2=[True, False] + out3 = label >= limit #out3=[True, False] diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/greater_than_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/greater_than_cn.rst index 1daf74fce..bbb3fa550 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/greater_than_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/greater_than_cn.rst @@ -11,6 +11,7 @@ greater_than - **x** (Variable) – 进行比较的第一个输入，是一个多维的Tensor，数据类型可以是float32，float64，int32，int64。 - **y** (Variable) – 进行比较的第二个输入，是一个多维的Tensor，数据类型可以是float32，float64，int32，int64。 - **cond** (Variable，可选) – 如果为None，则创建一个Tensor来作为进行比较的输出结果，该Tensor的shape和数据类型和输入x一致；如果不为None，则将Tensor作为该OP的输出，数据类型和数据shape需要和输入x一致。默认值为None。 + - **force_cpu** (bool，可选) – 是否强制将输出Tensor存储在CPU。默认值为None，表示将输出Tensor存储在CPU内存上；如果为False，则将输出Tensor存储在运行设备内存上。 返回：输出结果的Tensor，数据的shape和输入x一致。 @@ -23,11 +24,13 @@ greater_than import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid.layers as layers import numpy as np - label = layers.assign(np.array([2, 3], dtype='int32')) - limit = layers.assign(np.array([3, 2], dtype='int32')) + label = fluid.layers.assign(np.array([2, 3], dtype='int32')) + limit = fluid.layers.assign(np.array([3, 2], dtype='int32')) + out_cond =fluid.data(name="input1", shape=[2], dtype='bool') out = fluid.layers.greater_than(x=label, y=limit) #out=[False, True] - out1 = label > limit #out1=[False, True] - + out1 = fluid.layers.greater_than(x=label, y=limit, cond=out_cond) #out1=[False, True], out_cond=[False, True] + out2 = fluid.layers.greater_than(x=label, y=limit, force_cpu=False) #out2=[False, True] + out3 = label > limit #out3=[False, True] diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/less_equal_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/less_equal_cn.rst index 5f6a041bd..dae49dfbb 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/less_equal_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/less_equal_cn.rst @@ -11,6 +11,7 @@ less_equal - **x** (Variable) – 进行比较的第一个输入，是一个多维的Tensor，数据类型可以是float32，float64，int32，int64。 - **y** (Variable) – 进行比较的第二个输入，是一个多维的Tensor，数据类型可以是float32，float64，int32，int64。 - **cond** (Variable，可选) – 如果为None，则创建一个Tensor来作为进行比较的输出结果，该Tensor的shape和数据类型和输入x一致；如果不为None，则将Tensor作为该OP的输出，数据类型和数据shape需要和输入x一致。默认值为None。 + - **force_cpu** (bool，可选) – 是否强制将输出Tensor存储在CPU。默认值为None，表示将输出Tensor存储在CPU内存上；如果为False，则将输出Tensor存储在运行设备内存上。 返回：输出结果的Tensor，数据的shape和输入x一致。 @@ -23,11 +24,13 @@ less_equal import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid.layers as layers import numpy as np - label = layers.assign(np.array([1, 3], dtype='int32')) - limit = layers.assign(np.array([1, 2], dtype='int32')) + label = fluid.layers.assign(np.array([1, 3], dtype='int32')) + limit = fluid.layers.assign(np.array([1, 2], dtype='int32')) + out_cond =fluid.data(name="input1", shape=[2], dtype='bool') out = fluid.layers.less_equal(x=label, y=limit) #out=[True, False] - out1 = label<= limit #out1=[True, False] - + out1 = fluid.layers.less_equal(x=label, y=limit, cond=out_cond) #out1=[True, False], out_cond=[True, False] + out2 = fluid.layers.less_equal(x=label, y=limit, force_cpu=False) #out2=[True, False] + out3 = label<= limit #out3=[True, False] diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/not_equal_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/not_equal_cn.rst index 3d48a5ae1..f9e59aa65 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/not_equal_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/not_equal_cn.rst @@ -11,6 +11,7 @@ not_equal - **x** (Variable) – 进行比较的第一个输入，是一个多维的Tensor，数据类型可以是float32，float64，int32，int64。 - **y** (Variable) – 进行比较的第二个输入，是一个多维的Tensor，数据类型可以是float32，float64，int32，int64。 - **cond** (Variable，可选) – 如果为None，则创建一个Tensor来作为进行比较的输出结果，该Tensor的shape和数据类型和输入x一致；如果不为None，则将Tensor作为该OP的输出，数据类型和数据shape需要和输入x一致。默认值为None。 + - **force_cpu** (bool，可选) – 是否强制将输出Tensor存储在CPU。默认值为None，表示将输出Tensor存储在CPU内存上；如果为False，则将输出Tensor存储在运行设备内存上。 返回：输出结果的Tensor，数据的shape和输入x一致。 @@ -23,12 +24,13 @@ not_equal import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid.layers as layers import numpy as np - label = layers.assign(np.array([2, 3], dtype='int32')) - limit = layers.assign(np.array([3, 2], dtype='int32')) - out = fluid.layers.not_equal(x=label, y=limit) #out=[True, True] - out1 = label != limit #out1=[True, True] - - + label = fluid.layers.assign(np.array([3, 3], dtype="int32")) + limit = fluid.layers.assign(np.array([3, 2], dtype="int32")) + out_cond = fluid.layers.assign(np.array([1, 2], dtype="int32")) + out = fluid.layers.not_equal(x=label, y=limit) # out=[False, True] + out1 = fluid.layers.not_equal(x=label, y=limit, cond=out_cond) #out1=[False, True] out_cond=[False, True] + out2 = fluid.layers.not_equal(x=label, y=limit, force_cpu=False) #out2=[False, True] + out3 = label != limit #out3=[False, True] -- GitLab