Created by: miemie2013

大佬们好，我在看WhereKernel源码时，遇到3个问题：

template <typename DeviceContext, typename T>
class WhereKernel : public framework::OpKernel<T> {
 public:
  void Compute(const framework::ExecutionContext& context) const override {
    auto* condition = context.Input<framework::Tensor>("Condition");
    auto* X =         context.Input<framework::Tensor>("X");
    auto* Y =         context.Input<framework::Tensor>("Y");
    auto* out =       context.Output<framework::Tensor>("Out");

    const bool* cond_data = condition->data<bool>();
    const T* x_data = X->data<T>();
    const T* y_data = Y->data<T>();
    T* out_data = out->mutable_data<T>(context.GetPlace());

    auto x_numel = X->numel();
    for (int i = 0; i < x_numel; i++) {
      // 条件为True，取x_data[i]。否则取y_data[i]
      out_data[i] = cond_data[i] ? x_data[i] : y_data[i];
    }
  }
};

根据官方文档， paddle.fluid.layers.where(condition) 该OP计算输入元素中为True的元素在输入中的坐标（index）。 参数： condition （Variable）– 输入秩至少为1的多维Tensor，数据类型是bool类型。 返回： 输出condition元素为True的坐标（index），将所有的坐标（index）组成一个2-D的Tensor。

第一个问题，paddle.fluid.layers.where()参数里没有X和Y，那X和Y表示什么呢？ 第二个问题，返回的是坐标，但我感觉怎么好像是out_data[i]被写入了x_data[i]或者y_data[i]，难道它们是坐标？ 第三个问题，返回的是一个2-D的Tensor，形状是(M, N)，其中M是符合条件的元素的个数，N是坐标的维数。但我感觉out_data的长度好像是固定了一样，只是不符合条件的位置被写入了 y_data[i]，符合条件的位置被写入了x_data[i]，就变成坐标这一步是在哪完成了呢？谢谢！