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Fluid 中使用两种数据结构来承载数据,分别是 Tensor 和 LoD-Tensor。 其中 LoD-Tensor 是 Fluid 的特有概念,它在 Tensor 基础上附加了序列信息。框架中可传输的数据包括:输入、输出、网络中的可学习参数,全部统一使用 LoD-Tensor 表示,Tensor 可以看作是一种特殊的 LoD-Tensor。
Fluid 中使用两种数据结构来承载数据,分别是 `Tensor 和 LoD_Tensor <../../../../user_guides/howto/prepare_data/lod_tensor.html>`_ 。 其中 LoD-Tensor 是 Fluid 的特有概念,它在 Tensor 基础上附加了序列信息。框架中可传输的数据包括:输入、输出、网络中的可学习参数,全部统一使用 LoD-Tensor 表示,Tensor 可以看作是一种特殊的 LoD-Tensor。
下面介绍这两种数据的相关操作。
......@@ -125,7 +125,7 @@ API reference 请参考: :ref:`api_fluid_layers_reverse`
LoD-Tensor
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LoD-Tensor非常适用于序列数据,相关知识可以参考阅读 `LoD_Tensor <http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.1/user_guides/howto/prepare_data/lod_tensor.html>`_ 。
LoD-Tensor非常适用于序列数据,相关知识可以参考阅读 `LoD_Tensor <../../../../user_guides/howto/prepare_data/lod_tensor.html>`_ 。
1. create_lod_tensor
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