target_assign¶
- paddle.fluid.layers. target_assign ( input, matched_indices, negative_indices=None, mismatch_value=None, name=None ) [源代码] ¶
对于每个实例,根据 match_indices
和 negative_indices
位置索引,给输入 out
和 out_weight
赋值。输入 input
和 negative_indices
均为2-D LoDTensor。假如 input
中每个实例的行偏移称作lod,该操作计算步骤如下:
根据match_indices赋值:
If id = match_indices[i][j] > 0,
out[i][j][0 : K] = X[lod[i] + id][j % P][0 : K]
out_weight[i][j] = 1.
Otherwise,
out[j][j][0 : K] = {mismatch_value, mismatch_value, ...}
out_weight[i][j] = 0.
如果提供neg_indices,则再次依据该输入赋值:
neg_indices中的第i个实例的索引称作neg_indice,则对于第i个实例:
for id in neg_indice:
out[i][id][0 : K] = {mismatch_value, mismatch_value, ...}
out_weight[i][id] = 1.0
参数¶
input (Variable) - 输入为3-D LoDTensor,为了方便在上述文档中解释,假如维度是[M,P,K]。
matched_indices (Variable) - 输入为2-D Tensor,数据类型为int32,表示在输入中匹配位置,具体计算如上,同样,为了方便解释,假如维度大小为[N,P],如果
matched_indices[i][j]
为-1,表示在第i
个实例中第j列项没有任何匹配项,输出会设置成mismatch_value
。negative_indices (Variable,可选) - 维度为2-D LoDTensor,数据类型为int32。可以不设置,如果设置,会依据该位置索引再次给输出赋值,具体参考上述文档。
mismatch_value (float32,可选) - 未匹配的位置填充值。
name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。
返回¶
返回一个元组(out,out_weight)。out是三维张量,维度为[N,P,K],N和P与 matched_indices
中的N和P一致,K和输入X中的K一致。out_weight
的维度为[N,P,1]。
返回类型¶
tuple(Variable)
代码示例¶
import paddle.fluid as fluid
x = fluid.data(
name='x',
shape=[4, 20, 4],
dtype='float',
lod_level=1)
matched_id = fluid.data(
name='indices',
shape=[8, 20],
dtype='int32')
trg, trg_weight = fluid.layers.target_assign(
x,
matched_id,
mismatch_value=0)