.. _api_guide_tensor: ######## 张量 ######## 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。 Tensor ======= 1. create_tensor --------------------- Tensor用于在框架中承载数据，使用 :code:`create_tensor` 可以创建一个指定数据类型的Lod-Tensor变量， API reference 请参考： :ref:`cn_api_fluid_layers_create_tensor` 2. create_parameter --------------------- 神经网络的训练过程是一个对参数的学习过程，Fluid 使用 :code:`create_parameter` 创建一个可学习的参数。该参数的值可以被operator改变。 API reference 请参考：:ref:`cn_api_fluid_layers_create_parameter` 3. create_global_var --------------------- Fluid 使用 :code:`create_global_var` 创建一个全局tensor，通过此 API 可以指定被创建 Tensor 变量的数据类型、形状和值。 API reference 请参考：:ref:`cn_api_fluid_layers_create_global_var` 4. cast --------------- Fluid 使用 :code:`cast` 将数据转换为指定类型。 API reference 请参考：:ref:`cn_api_fluid_layers_cast` 5. concat ---------------- Fluid 使用 :code:`concat` 将输入数据沿指定维度连接。 API reference 请参考：:ref:`cn_api_fluid_layers_concat` 6. sums ---------------- Fluid 使用 :code:`sums` 执行对输入数据的加和。 API reference 请参考：:ref:`cn_api_fluid_layers_sums` 7. fill_constant_batch_size_like --------------------------------- Fluid 使用 :code:`fill_constant_batch_size_like` 创建一个具有特定形状、类型和 batch_size 的 Tensor。并且该Tensor的初始值可以被指定为任意常数。其中 batch_size 信息由该tensor的 :code:`input_dim_idx` 和 :code:`output_dim_idx` 确定。 API reference 请参考：:ref:`cn_api_fluid_layers_fill_constant_batch_size_like` 8. fill_constant ----------------- Fluid 使用 :code:`fill_constant` 创建一个具有特定形状和类型的 Tensor。可以通过 :code:`value` 设置该变量的初始值。 API reference 请参考： :ref:`cn_api_fluid_layers_fill_constant` 9. assign --------------- Fluid 使用 :code:`assign` 复制一个变量。 API reference 请参考：:ref:`cn_api_fluid_layers_assign` 10. argmin -------------- Fluid 使用 :code:`argmin` 计算输入 Tensor 指定轴上最小元素的索引。 API reference 请参考：:ref:`cn_api_fluid_layers_assign` 11. argmax ----------- Fluid 使用 :code:`argmax` 计算输入 Tensor 指定轴上最大元素的索引。 API reference 请参考：:ref:`cn_api_fluid_layers_argmax` 12. argsort ------------ Fluid 使用 :code:`argsort` 对输入 Tensor 在指定轴上进行排序，并返回排序后的数据变量及其对应的索引值。 API reference 请参考： :ref:`cn_api_fluid_layers_argsort` 13. ones ------------- Fluid 使用 :code:`ones` 创建一个指定大小和数据类型的Tensor，且初始值为1。 API reference 请参考： :ref:`cn_api_fluid_layers_ones` 14. zeros --------------- Fluid 使用 :code:`zeros` 创建一个指定大小和数据类型的Tensor，且初始值为0。 API reference 请参考： :ref:`cn_api_fluid_layers_zeros` 15. reverse ------------------- Fluid 使用 :code:`reverse` 沿指定轴反转 Tensor。 API reference 请参考： :ref:`cn_api_fluid_layers_reverse` LoD-Tensor ============ 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 ----------------------- Fluid 使用 :code:`create_lod_tensor` 基于numpy数组、列表或现有 LoD_Tensor 创建拥有新的层级信息的 LoD_Tensor。 API reference 请参考： :ref:`cn_api_fluid_create_lod_tensor` 2. create_random_int_lodtensor ---------------------------------- Fluid 使用 :code:`create_random_int_lodtensor` 创建一个由随机整数组成的 LoD_Tensor。 API reference 请参考： :ref:`cn_api_fluid_create_random_int_lodtensor` 3. reorder_lod_tensor_by_rank --------------------------------- Fluid 使用 :code:`reorder_lod_tensor_by_rank` 对输入 LoD_Tensor 的序列信息按指定顺序重拍。 API reference 请参考：:ref:`cn_api_fluid_layers_reorder_lod_tensor_by_rank`