reverse¶
reverse
该OP对输入Tensor x 在指定轴 axis 上进行数据的逆序操作。
示例1:
输入是 LoDTensor 类型：
x = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
axis = [0, 1]
输出：
output = [[8, 7, 6], [5, 4, 3], [2, 1, 0]]
示例2:
输入是 LoDTensorArray 类型：
x = {[[0, 1], [2, 3]],
[[4, 5, 6]],
[[7], [8], [9]]}
axis = 0
输出：
output = {[[7], [8], [9]],
[[4, 5, 6]],
[[0, 1], [2, 3]]}
参数¶
x (Variable) - 输入为Tensor或LoDTensorArray，数据类型支持bool，int8，int32，int64，float32和float64。若输入是LoDTensorArray类型，则返回一个逆序的LoDTensorArray，其内部Tensor元素的次序保持不变。
axis (int|tuple|list) - 指定逆序运算的轴，取值范围是[-R, R)，R是输入
x的Rank，axis为负时与axis+R 等价。如果axis是一个元组或列表，则在axis每个元素值所指定的轴上进行逆序运算。如果输入是LoDTensorArray类型，axis须是值为0的int，或shape为[1]的list[0]、元组(0,)。
返回¶
逆序后的Tensor，形状、数据类型和 x 一致。
返回类型¶
Variable
代码示例¶
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
data = fluid.layers.assign(np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]], dtype='float32')) # [[0., 1., 2.], [3., 4., 5.], [6., 7., 8.]]
result1 = fluid.layers.reverse(data, 0) # [[6., 7., 8.], [3., 4., 5.], [0., 1., 2.]]
result2 = fluid.layers.reverse(data, [0, 1]) # [[8., 7., 6.], [5., 4., 3.], [2., 1., 0.]]
# example of LoDTensorArray
data1 = fluid.layers.assign(np.array([[0, 1, 2]], dtype='float32'))
data2 = fluid.layers.assign(np.array([[3, 4, 5]], dtype='float32'))
tensor_array = fluid.layers.create_array(dtype='float32')
i = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype='int64', value=0)
fluid.layers.array_write(data1, i, tensor_array)
fluid.layers.array_write(data2, i+1, tensor_array)
reversed_tensor_array = fluid.layers.reverse(tensor_array, 0) # {[[3, 4, 5]], [[0, 1, 2]]}